损失函数表示图像中从预测到最近的地面的欧氏距离？

Question

是否存在计算预测像素与最近的真实像素之间的欧氏距离的损失函数？具体来说，这是位置距离，而不是强度距离。

这将是二元预测和二元基础。

Answer 1

这是均方误差（RMSE）的根，例如：

model.compile(loss='rmse', optimizer='adagrad')

但是，由于这里讨论的内容https://github.com/fchollet/keras/issues/1170，使用均方误差可能会更好：

  

即。 Keras逐批计算损失。避免不一致   我建议改用MSE。

如：

model.compile(loss='rmse', optimizer='adagrad')

但由于您的数据只有二进制预测，我会建议使用binary_crossentropy（https://keras.io/losses/#binary_crossentropy）：

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adagrad')