在講感知損失函式之前，我們先講一下，網路所提取到的特徵代表什麼，在下圖中，layer1,layer2學到的是邊緣，顏色，亮度等底層的特徵；layer3開始變得複雜，學到的是紋理的特徵，layer4則學到的是一些有區別性的特徵，layer5學到的特徵是比較完整的，具有辨別性的關鍵特徵。可以知道cnn學習到的特徵逐漸抽象到更高階別上。
那麼感知損失函式和這個有什麼關係呢？
它是將真實卷積得到的feature（一般是用vgg16或者vgg19來提取）與生成卷積得到的feature作比較（一般用mse損失函式），使得高層資訊（內容和全域性結構）接近，也就是感知的意思。
1）在超分中，因為我們經常使用mse損失函式，會導致輸出比較平滑（丟掉了細節部分/高頻部分），因此適當選擇某個層輸出的特徵輸入感知損失函式是可以增強細節。
2）在風格轉移中，我們用乙個感知損失函式來訓練我們的影象轉換網路能讓輸出非常接近目標影象y，但並不是讓他們做到完全的匹配
風雨哈佛路感後感
題記 公司的培訓，需要寫乙個電影觀後感的ppt，花了較多的時間去構思，熬夜去構想，想著可能要上台展示的，不過強者太多，根本輪不到自己，於是，自己 呵呵 了。或許我也講不好。不過還是用心做的，給自己乙個交代。要分享的電影是 風雨哈佛路 首先看下電影簡介 一，電影簡介 主人公莉斯出生在美國的貧民窟裡，從...
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