zhi*_*hai 5 neural-network deep-learning torch caffe
我正在训练一个 CNN 来预测手上的关节。问题是我的网络总是收敛到训练集的均值，对于不同的测试图像我只能得到相同的结果。你知道如何防止这种情况吗？
小智 1
我想你一定正在使用MSECriterion()？它是标准l2（最小平方误差）损失。虽然 CNN 尝试预测结果，但有多种模式可以使结果正确。l2损失的作用是它收敛到所有这些模式的平均值，因为这是它可以直观地获得惩罚较少的结果的最可行的方法。
MSECriterion()
由于像素空间中可能的解决方案的逐像素平均，基于 MSE 的解决方案显得过于平滑
要选择最佳的答案模式，您可以查看adversarial loss LINK。这种损失根据它所看到的数据认为现实的情况来选择最佳模式。
adversarial loss
为了进一步说明，请看本文的图3：SRGAN
归档时间：
8 年，7 月 前
查看次数：
1111 次
最近记录：
7 年，1 月 前