Bildgenererande maskininlärningsmodeller tränas vanligtvis med förlustfunktioner baserade på avstånd i bildutrymmet. Detta leder ofta till övermodliga resultat. Vi föreslår en klass av förlustfunktioner, som vi kallar djup perceptuell likhetsmått (DeePSiM), som lindrar detta problem. Istället för att beräkna avstånd i bildutrymmet beräknar vi avstånd mellan bildfunktioner som extraheras av djupa neurala nätverk. Denna metriska bättre återspeglar perceptuellt likhet av bilder och därmed leder till bättre resultat. Vi visar tre tillämpningar: autoencoder utbildning, en modifiering av en variationell autoencoder, och inversion av djupa konvolutionella nätverk. I samtliga fall ser de genererade bilderna skarpa ut och liknar naturliga bilder.
På samma sätt i REF, Dosovitskiy et al. använda perceptuella likhetsmått mellan bildfunktioner.
Generating Images with Perceptual Similarity Metrics based on Deep Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}