双通道多感知卷积神经网络图像超分辨率重建

2022-08-08 00:00 评论 0 条

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Y-f(X)表示的是残差,整个式子表示的是残差的平方和,而我们的目的就是最小化这个目标函数值(注:该式子未加入正则项),也就是最小化残差的平方和。

通常用欧式距离进行距离的度量。

给定一个训练数据集!(http://latex.codecogs.com/gif.latex?T=%5Cleft&space;%5C%7b&space;%28x_%7b1%7d,y_%7b1%7d%29,%28x_%7b2%7d,y_%7b2%7d%29...%28x_%7bN%7d,y_%7bN%7d%29&space;%5Cright&space;%5C%7d)模型f(X)关于训练数集的平均损失称为**经验风险**(empiricalrisk)或者经验损失(empiricalloss),记作Remp:!(http://latex.codecogs.com/gif.latex?R_%7bemp%7d%28f%29=%5Cfrac%7b1%7d%7bN%7d%5Csum_%7bi=1%7d%5E%7bN%7dL%28y_%7bi%7d,f%28x_%7bi%7d%29%29)**期望风险**Rexp(f)是模型关于联合分布的期望损失,经验风险Remp(f)是模型关于训练样本集的平均损失。

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