,L1损失函数获得的图像质量会更好。这里论文调研了L1损失,SSIM和MS-SSIM,并将L1损失函数和MS-SSIM结合起来构建新的损失函数。但是目前为止,基于SSIM的指标还没有应用到损失函数中...;xy+C2σx2+σy2+C2(2)=l(p)⋅cs(p)(3)SSIM的值一般是越大越好的,所以这里损失函数设定为: SSIM(P)=1N∑p∈ 哈达...
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...