这篇文章介绍SRResNet网络,以及将SRResNet作为生成网络的GAN模型用于超分,即SRGAN模型。这是首篇在人类感知视觉上进行超分的文章,而以往的文章以PSNR为导向,但那些方式并不能让人眼觉得感知到了高分辨率——Photo-Realistic。参考目录:①:SRResNet概要②:深度学
MSE(MeanSquaredError)均方误差MSE公式 MSE计算模型的预测Ŷ与真实标签Y的接近程度。公式表示为: 对于两个m×n的单通道图像I和K,它们的均方误差可定义为:优点:MSE的函数曲线光滑、连续,处处可导,便于使用梯度下降算法,是一种常用的损失函数。而且,随着误
线性回归是机器学习中最简单的算法,它可以通过不同的方式进行训练。在本文中,我们将介绍以下回归算法:线性回归、Robust回归、Ridge回归、LASSO回归、ElasticNet、多项式回归、多层感知机、随机森林回归和支持向量机。除此以外,本文还将介绍用于评估回归模型的最常用指标,包括均方误差(MS
01问题背景致景科技成立于2013年12月,是领先的纺织产业互联网企业,国家高新技术企业。旗下拥有“百布”、“全布”、“天工”、“致景金条”、“致景纺织智造园”、“致景智慧仓物流园”等业务板块,致力于通过大数据、云计算、物联网等新一代信息技术,全面打通纺织服装行业的信息流、物流和资金流,帮助行业实现