Question

我建立了一个卷积神经网络模型来生成图像作为输出。我应该使用什么错误指标来优化网络？

init_img_width = 2100// 6
init_img_height = 29 // 4

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(5, 5), strides=(1, 1),
                 activation='tanh',
                 input_shape=(29, 105, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (5, 5), activation='tanh'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(16 * init_img_width * init_img_height))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Reshape((init_img_width, init_img_height,16),input_shape=(16 * init_img_width * init_img_height,)))
model.add(UpSampling2D(size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=5, padding='same'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(UpSampling2D(size=(3, 2)))
model.add(Conv2D(3, kernel_size=5, padding='same'))
model.add(Activation('tanh'))

Y_true尺寸为（2100，28，3） Y_pred尺寸为（2100，28，3）

在这种情况下，均方误差会在y_true和y_pred之间找到错误吗？

3维数据的误差度量

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