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为什么Tensorflow 中的 Total Variation Loss建议使用reduce_sum而不是reduce_mean作为损失函数?

这可以在优化过程中用作损失函数,以抑制图像中的噪声。如果您有一批图像,那么您应该将标量损失值计算为总和:
loss = tf.reduce_sum(tf.image.total_variation(images))

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我联系了作者,似乎根本没有什么重要的原因。他提到这可能reduce_sum比他的测试用例效果更好,reduce_mean但鼓励我测试这两种用例并选择能给我最好结果的一种。

于 2017-12-02T19:39:56.437 回答