我想使用SSIM 度量作为我在tensorflow 中处理的模型的损失函数。SSIM 应该测量我的去噪自动编码器的重建输出图像与输入未损坏图像(RGB)之间的相似性。
据我了解，为了在 tensorflow 中使用 SSIM 度量，图像应该归一化为[0,1] 或 [0,255] 而不是 [-1,1]。在将我的张量转换为 [0,1] 并实现 SSIM 作为我的损失函数后，重建的图像是黑白的，而不是彩色的 RGB 图像。
tf.reduce_mean(tf.image.ssim(reconstructed, truth, 1.0))
我的模型在MSE（均方误差）下工作正常，重建的图像是彩色的 (RGB)。
使用tf.losses.mean_squared_error(truth, reconstructed)重建的图像将是 RGB 图像，而使用 SSIM 会给我一个一维图像。
为什么在张量流中使用SSIM 作为损失函数给我的结果与 MSE（在重建图像通道方面）不同？