我的网络中需要SSIM作为丢失功能，但是我的网络有2个输出。我需要将SSIM用于第一个输出，将cross-entropy用于下一个输出。损失函数是它们的组合。但是，我需要具有更高的SSIM和更低的cross-entropy，所以我认为它们的组合是不正确的。另一个问题是我在keras中找不到SSIM的实现。
Tensorflow有tf.image.ssim，但是它接受图像，我认为我不能在损失函数中使用它，对吗？您能告诉我该怎么办吗？我是keras和深度学习的初学者，我不知道如何使SSIM成为keras中的自定义损失函数。
最佳答案
看看here在Keras中的SSIM丢失。
您可以编写自定义损失函数，并为一种预测创建SSIM损失，为另一种预测创建交叉熵。您可以返回两个损失的加权和作为最终损失。