U-net：损失函数。在Caffe中实现的代码

Question

我读了关于U-net的文章。在该论文中，输出形状为384 * 384，数据集中的标签形状为512 * 512（与输入形状相同）。我想知道如何定义损失函数。 我在其他深度学习方法中搜索了一些实现，比如Keras。但我发现他们使用＆＃34; padding＆＃34;，所以输出形状与输入（512 * 512）相同，而损失函数只是简单的MSE。

所以我真的想知道在Unet中实现损失功能的方法的细节。