发布时间： 2023-09-28 13:08:15    来源：原创

为了一定程度上解决L1/L2损失与感知的图像质量并不匹配的问题，可以使用VGG损失（也称为感知损失）， 它是在神经网络中的一种损失函数，VGG损失能够减少模型对于细微输入变化的敏感性，因为它关注的是图像的高级特征而非像素级别的细节。

VGG损失使用了预训练的VGG19网络结构（如图1），理论上由于VGG损失是在VGG网络的深层计算的，因此它能够捕获图像的更复杂的特征和结构。这意味着它可以对比传统的像素级损失（如均方误差损失）获得更好的视觉效果。

在模型的训练中，使用VGG损失和L1损失的组合可以生成更具视觉质量的结果。L1损失可以保证像素级的相似性，而VGG损失则可以从更高级别的语义层面保证图像的相似性，将L1损失和VGG损失结合使用可以增加训练过程的稳定性，防止训练过程中出现大的振荡，所以模型可以采用VGG损失和L1加权损失相结合的方法以提高预报效果。

 

图1 VGG损失函数模型结构