【深度学习基础知识 - 13】smooth loss

smooth loss通常用在各种图像重建任务中主要解决平滑问题，如图像分割、深度估计、视频插帧等。

常见的计算方法

• 通常smooth loss都是先计算目标图像在x方向和y方向上的梯度，然后用目标图像的梯度乘以原始图像梯度的对数，再对结果进行reduce_mean就得到了smooth loss，用于保证目标图像的梯度不能过大，进而保证看起来更加平滑。在如医学图像重建的任务重是非常必要的一项。

博主会持续更新一些深度学习相关的基础知识以及工作中遇到的问题和感悟，喜欢请关注、点赞、收藏。