CNN图像处理常用损失函数对比评测

来源：arXiv

编译：weakish

尽管早在上世纪80年代末，神经网络就在手写数字识别上表现出色。直到近些年来，随着深度学习的兴起，神经网络才在计算机视觉领域呈现指数级的增长。现在，神经网络几乎在所有计算机视觉和图像处理的任务中都有应用。

相比各种层出不穷的用于计算机视觉和图像处理的新网络架构，这一领域神经网络的损失函数相对而言并不那么丰富多彩。大多数模型仍然使用L₂损失函数（均方误差）。然而，L₂损失函数的效果是否真的那么好呢？其他损失函数表现如何？下面我们将简单介绍常用的图像处理损失函数，并比较其在典型图像处理任务上的表现。

L1、L2损失函数

最容易想到的损失函数的定义，就是逐像素比较差异。为了避免正值和负值相互抵消，我们可以对像素之差取绝对值或平方。

取绝对值就得到了L₁损失函数：

取平方则得到了L₂损失函数：

和L₁相比，L₂因为取平方的关系，会放大较大误差和较小误差之间的差距，换句话说，L₂对较大误差的惩罚力度更大，而对较小误差更为容忍。

除此之外，L₁和L₂基本上差不多。

实际上，Nvidia的研究人员Hang Zhao等尝试过交替使用L₁和L₂损失函数训练网络（arXiv:1511.08861v3），发现随着训练的进行，在测试集上的L₂损失都下降了。

橙：前半段L1、后半段L2；蓝：前半段L2、后半段L1

顺便提下，从上图可以看到，前半段L₂损失陷入了局部极小值。

不管是L₁损失函数，还是L₂损失函数，都有两大缺陷：

假定噪声的影响和图像的局部特性是独立的。然而，人类的视觉系统对噪声的感知受局部照度、对比、结构的影响。
假定噪声接近高斯白噪声，然而这一假定并不总是成立。

SSIM、MS-SSIM损失函数

为了将人类视觉感知纳入考量，可以使用基于SSIM或MS-SSIM的损失函数。SSIM、MS-SSIM是综合了人类主观感知的指标。

SSIM（structural similarity，结构相似性）的直觉主要是：人眼对结构（structure）信息很敏感，对高亮度区域（luminance）和“纹理”比较复杂（contrast）的区域的失真不敏感。MS-SSIM（Multi-Scale SSIM，多尺度SSIM）则额外考虑了分辨率这一主观因素（例如，高分辨率的视网膜显示器上显而易见的失真，在低分辨率的手机上可能难以察觉）。

相应地，基于SSIM的损失函数的定义为：

不过，由于损失函数通常配合卷积网络使用，这就意味着计算损失函数的时候其实只用计算中央像素的损失，即：

通过上述中央像素损失函数训练所得的卷积核，仍将应用于图像中的每个像素。

同理，基于MS-SSIM的损失函数为：

另外，我们知道，损失函数除了要准确地表达模型的目标之外，还需要是可微的，这样才能通过基于梯度下降的方法在反向传播阶段训练。显然，L₁和L₂是可微的。

事实上，基于SSIM和MS-SSIM的损失函数也同样是可微的。这里省略具体的推导过程，直接给出结论。

对基于SSIM的损失函数而言：

其中，l和cs分别为SSIM的第一项和第二项，其梯度为：

其中，G_{σ_G}为像素的高斯系数。这里我们看到，尽管之前的损失函数只考虑了中央像素，但因为在计算梯度的时候，实际上需要像素的高斯系数，因此误差仍然能够反向传播至所有像素。

相应地，基于MS-SSIM的损失函数的梯度计算公式为：

不过，由于基于MS-SSIM的损失函数需要在每个尺度上都重复算一遍梯度，会大大拖慢训练速度（每一次迭代都相当于M次迭代），因此实践中往往转而采用某个逼近方法计算。例如，使用M组不同的G_{σ_G}值作为替代，每组值为前一组的1/2.

评测

Hang Zhao等在JPEG去噪、去马赛克，超分辨率重建，JPEG去区块效应等场景对比了不同损失函数的效果。

去噪、去马赛克

上图中的BM3D代表CFA-BM3D，为当前最先进的降噪算法。我们看到，在天空这样的平坦区域（d），L₂损失函数出现了污迹失真（splotchy artifact）。

超分辨率

仔细观察下图蝴蝶翅膀的黑带处，可以看到L₂出现了光栅失真（grating artifacts）。

同样，下图女孩的面部，也可以观察到L₂的光栅失真。

去区块

仔细观察建筑物边缘的区块，可以看到L₁比L₂去区块效果要好。

天空区域的区块效应更明显，相应地，L₁在去区块方面表现优于L₂这点就更明显了。

更多去区块的例子印证了我们上面的观察。

混合损失函数

你应该已经注意到了，上面的对比图中有一个“Mix”，而且事实上它是看起来效果最好的那个。这个“Mix”其实是Hang Zhao等提出的混合了MS-SSIM和L₁得到的损失函数：

这个混合损失函数的定义很简单，基本上就是MS-SSIM和L₁的加权和，只不过因为MS-SSIM反向传播误差时需要用到G高斯分布参数，因此在L₁部分也分素相乘相应的分布参数而已。

Hang Zhao等经过一些试验，将α定为0.84，使两部分损失的贡献大致相等（试验发现，α的微小变动对结果的影响不显著）。

以上我们已经从视觉上演示了MS-SSIM+L₁混合损失函数效果最佳。定量测试也表明，在多种图像处理任务上，基于多种图像质量指标，总体而言，混合损失函数的表现最好。

网络架构

上述试验所用的网络架构为全卷积神经网络（CNN）：

输入为31x31x3.
第一个卷积层为64x9x9x3.
第二个卷积层为64x5x5x64.
输出卷积层为3x5x5x64.
内卷积层的激活函数为PReLU。

数据集

训练集取自MIT-Adobe FiveK数据集，共700张RGB图像，尺寸调整为999x666. 测试集取自同一数据集，共40张图像。

结语

总结一下以上评测：

在很多场景下，L₂损失函数的表现并不好。有时可以尝试下同样简单的L₁损失函数，说不定能取得更好的效果。
由于未考虑到主观感知，很多场景下，基于SSIM或MS-SSIM的损失函数能取得比L₁、L₂更好的效果。
结合MS-SSIM和L₁通常会有奇效。

总之，虽然L₂损失函数是用于图像处理的神经网络事实上的标准，但也不可迷信，不假思索地选用L₂可能会错过更优的选择。

来自论智已获取授权

作者 weakish

编辑 zenRRan 稍作修改

IELTS a bit

inescapable adj. 不可避免的；逃脱不了的

expiry n. 满期，逾期；呼气；终结

encompass vt. 包含；包围；围绕；完成

gadget n. 小玩意；小器具；小配件；诡计

inaudible adj. 听不见的；不可闻的

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