论文笔记-损失函数之SSIM 损失函数用来鼓励和抑制某些行为。 在深度学习中,如果是分类问题,则可以用交叉熵,softmax,SVM等损失函数。如果是回归问题,则代价函数普遍采用L2,或者L1。 由于L2(即用真值和预测值的欧氏距离)是一个非凸形式且可导。。但L2的使用前提是噪声高斯分布的。它抑制大的误差,但对小的误差却很...
如前所述，所提方法可以采用成对数据进行训练，也可以采用非成对数据进行训练。我们先来看一下成对训练的损失函数，这个就比较简单的常规的损失函数即可，比如L1、MSE等。在这里作者选用了简单的MSE损失函数，定义如下 接下来，我们再看一下非成对数据的损失函数。这里借鉴的是GAN的思想进行非成对数据的训练，前述...
其中 表示CNN模型与3DLUT, 表示某些损失函数与正则项。 如前所述,所提方法可以采用成对数据进行训练,也可以采用非成对数据进行训练。我们先来看一下成对训练的损失函数,这个就比较简单的常规的损失函数即可,比如L1、MSE等。在这里作者选用了简单的MSE损失函数,定义如下 接下来,我们再看一下非成对数据的损失函数。
我们先来看一下成对训练的损失函数,这个就比较简单的常规的损失函数即可,比如L1、MSE等。在这里作者选用了简单的MSE损失函数,定义如下 \mathcal{L} = \frac{1}{T} \sum\_{t=1}^{T} \|q_t -y_t\|^2 \\ 接下来,我们再看一下非成对数据的损失函数。这里借鉴的是GAN的思想进行非成对数据的训练,...
接下来就要介绍了优化的目标函数了,目标函数定义如下:其中表示CNN模型与3DLUT,表示某些损失函数与正则项。如前所述,所提方法可以采用成对数据进行训练,也可以采用非成对数据进行训练。我们先来看一下成对训练的损失函数,这个就比较简单的常规的损失函数即可,比如L1、MSE等。在这里作者选用了简单的MSE损失函数,定义...