超分辨重建的损失函数

超分辨重建的损失函数通常包括两部分：感知损失和像素损失。

感知损失是通过计算生成图像与目标图像在特征空间的差异来衡量。常见的方法是使用预训练的卷积神经网络（如VGG网络）提取图像的特征，并比较生成图像和目标图像在这些特征上的差异。感知损失可以鼓励生成图像在语义上与目标图像更接近，从而提高视觉质量。

像素损失是通过计算生成图像与目标图像在像素级别上的差异来衡量。最常用的像素损失是均方误差（MSE），即计算生成图像和目标图像每个像素之间的差值的平方，并求取平均值。像素损失可以保证生成图像在细节上与目标图像更加一致。

通常，损失函数可以通过将感知损失和像素损失加权相加来得到。权重的选择可以根据具体的任务和需求进行调整，以平衡感知质量和细节保留之间的关系。