CNN图像处理常用损失函数

最新推荐文章于 2025-11-30 09:34:17 发布
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本文详细介绍了CNN图像处理中常用的损失函数，包括L1损失、L2损失、SSIM损失和MS-SSIM损失。L1损失对大错误的惩罚较轻，而L2损失对较小误差更宽容。L1和L2损失忽略了噪声和图像局部特性的相互作用。SSIM损失函数更注重结构信息，模拟人眼对图像失真的感知。MS-SSIM损失则进一步考虑了分辨率对图像质量的影响。

L1损失函数

定义
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导数
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L1范数不会过度惩罚大错误

L2损失函数

定义
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导数
在这里插入图片描述
L2对较大误差的惩罚力度更大，而对较小误差更为容忍。
L1，L2误差缺陷：

假定噪声的影响和图像的局部特性是独立的。然而，人类的视觉系统对噪声的感知受局部照度、对比、结构的影响。
假定噪声接近高斯白噪声，然而这一假定并不总是成立。

SSIM损失函数

人眼对结构（structure）信息很敏感，对高亮度区域（luminance）和“纹理”比较复杂（contrast）的区域的失真不敏感
定义

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