python - 如何在 keras 中实现损失函数的 ssim？

Question

我需要 SSIM 作为网络中的损失函数，但我的网络有 2 个输出。我需要对第一个输出使用 SSIM，对下一个输出使用 cross-entropy。损失函数是它们的组合。但是，我需要更高的 SSIM 和更低的 cross-entropy，所以我认为它们的组合是不正确的。另一个问题是我在 keras 中找不到 SSIM 的实现。

Tensorflow 有 tf.image.ssim，但它接受图像，我认为我不能在损失函数中使用它，对吗？你能告诉我我该怎么办吗？我是 keras 和深度学习的初学者，我不知道如何将 SSIM 作为 keras 中的自定义损失函数。

Answer 1

看看here对于 Keras 中的 SSIM 损失。您可以编写自定义损失函数并为一个预测创建 SSIM 损失，为另一个预测创建交叉熵。您可以返回两个损失的加权和作为最终损失。