machine-learning - 非引用损失函数

Question

我正在阅读这篇很棒的研究论文，我发现了术语非引用损失函数。有人可以帮我理解它是什么吗？一些资源链接绰绰有余，我用谷歌搜索了这个，但我没有找到任何线索。
这是什么非引用损失函数以及它们如何在没有配对或未配对数据的情况下训练模型 ?
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Answer 1

基本上，“非引用损失函数”是 "Unsupervised learning" 的花哨标题。
该论文的作者能够定义一个损失函数(第 3.3 节)，该函数描述了在不使用“干净引用”图像的情况下“好看的图像”应该是什么样子:他们定义的四个损失项将输出图像 Y 与输入图像 I 并检查 Y 中的对比度及其曝光度是否优于 I ，但边界、色度和空间一致性仍然存在。
通过定义不需要“真实”图像的损失函数，作者可以仅在“损坏”图像上训练他们的模型——这更容易获得。