CharbonnierLoss

CharbonnierLoss 메인

1. 설명

LapSRN 네트워크에서 처음으로 사용된 Loss함수이며 기존에 사용하던 L1 Loss보다 SR과정에서 이상치를 더 잘 다루는 모습을 보인다. 데이터의 이상치를 잘 다루고 SR, HR 사이의 편차 값을 최소화 하는 것으로 주로 사용된다.
CharbonnierLoss 수식
수식에서 X값은 SR, HR 사이의 거리 차이이고 e값은 1e-3을 의미한다.

2. 코드

import torch
import torch.nn as nn

class Charbonnier_loss(nn.Module):
    """ Charbonnierloss """
    def __init__(self):
        super(Charbonnier_loss, self).__init__()
        self.eps = 1e-6

    def forward(self, X, Y):
        diff = torch.add(X, -Y)
        error = torch.sqrt( diff * diff + self.eps )
        loss = torch.sum(error) 
        return loss

  