基于以下论文：https ://arxiv.org/abs/1511.08861
我想在张量流中实现 ms-ssim 和 l1 的混合损失。基于https://github.com/NVlabs/PL4NN/blob/master/src/loss.py的 Caffe 的 nvidia 实现
损失在数学上表示为：损失=α*(MS-ssim)+(1-α)*(Gσ)*(l1_norm)
其中 α 是经验设定的值，G代表标准偏差为“σ”的高斯滤波器。
根据 caffe 实现，它计算前向和后向计算，但由于 tensorflow 处理反向传播，如何在 tensorflow 中实现。
有没有关于图像处理的混合损失函数的开源工作？