为什么我们在编译组合GAN (SRGAN)网络时使用两个损失

编译组合GAN (SRGAN)网络时使用两个损失的主要原因是为了实现更好的生成图像质量和细节增强效果。

第一个损失是生成器损失，通常采用均方差损失函数。生成器的目标是生成高分辨率的图像，使其尽可能接近于真实图像。均方差损失函数可以度量生成图像和真实图像之间的差异，促使生成器学习如何生成更真实、更清晰的图像。

第二个损失是感知损失，通常采用感知损失函数，如VGG网络提取的特征之间的差异。感知损失函数能够捕捉到图像的结构和内容，帮助生成器生成更具视觉感知质量的图像。它能够在一定程度上避免生成图像过度模糊或失真，同时增强图像的细节。

使用两个损失的组合可以平衡生成图像的质量和细节增强效果。生成器损失主要关注生成图像的整体质量，感知损失主要关注图像的细节和内容。通过联合使用这两个损失，可以使生成器学习到更好的图像生成能力，同时保持图像的细节和内容。

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生成对抗网络项目：1~5

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【AI】超分辨率经典论文复现(2)——2017年

, 论文最后使用了B1U25F128的组合, 两块TITANX在Mix291上训练了4天, 非常耗时, 而且结果仅仅比DRCN好一点, 这个结构很值得怀疑 LapSRN(2017) 递归拉普拉斯金字塔...这个结构的特点是稍微改改超参数网络的规模就会极具扩大, 尽管稠密块可以较好地复用之前的参数让深度网络训练变得容易, 但是稠密块和残差连接使得显存消耗很大, 而且训练时推理速度较慢, 由于没有使用论文中那么大的数据集...SRGAN GAN就是需要两个网络共同运作, 一个称为生成网络, 用来产生超分辨率的图, 一个判别网络, 用来检测生成的图是不是与真实高分辨率图很接近....通过GAN的网络结构可以得到视觉表现上更好的超分辨率结果(不过在量化结果上没有其它方法那么好). ?...SRGAN损失 GAN超分辨率除了两个网络互相配合外, 核心就是将两个网络连接在一起的损失函数.

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效果惊人：上古卷轴III等经典游戏也能使用超分辨率GAN重制了

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