Kerasで学習済みVGGを使ったPerceptual Lossを導入する - Qiita

Kerasで自作のU-netを用いて画像のスタイル変換をしようとしましたが、Loss関数をMSEで学習しても、スタイルをうまく学習できませんでした。 そこで、スタイル変換の論文でよく使われているPerceptual Lossを使ってみることにしました。 Perceptual Loss Perceptual Lossとは、画像を学習済みネットワークに通して得られる特徴マップ同士でlossを計算します。画像同士でのMSEでは、ピクセル単位でlossが発生してしまい、スタイルがうまく学習できなかったり、ぼやけた出力になってしまったりします。それに対し、特徴マップ同士でのlossでは、ピクセルのずれでlossが発生しにくいので、スタイルの学習やシャープな出力が期待されます。 また、ネットワークの最後の層の出力だけでなく、途中の層の特徴マップもlossの計算に使うことで、様々な解像度のスタイルで学習