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，但对小的误差却很能容忍。比如L2能很好地复现边缘，但却无法很好地消除那些小的噪声。 最重要的，L2和人类的视觉系统（hum

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