Pred netにおけるl1lossとl2lossの比較

PredNetにおける
L1 lossとL2 lossの比較
第３回SIG-WBAオフ会

自己紹介
• 大学時代
• 画像処理、物体追跡
• 今
• 制御エンジニア、水処理

L1 lossとL2 loss
“Deep Predictive Coding Networks for Video Prediction and Unsupervised Learning” p3

動画1∈学習データ
0 1 90 91 92 93 94
・・・
True
L1
L2
・・・
・・・

動画1∈学習データ
0 1 113 114 115 116 117
・・・
・・・
・・・
長期予測True
L1
L2

動画2∉学習データ
0 1 90 91 92 93 94
・・・
True
L1
L2
・・・
・・・

動画2∉学習データ
0 1 177 178 179 180 181
・・・
True
L1
L2
・・・
・・・
長期予測

まとめ
• L1では若干コントラストが強く（正確）になっている？
• はっきりと分かるほどの違いは出なかった。

補足1：学習条件
• 学習回数:100000（データセットを11.8周）
• 色味の再現ができていない場合は極小値に落ちていると判断し、乱数シー
ドを変えて学習をやり直した
• 学習データ：KITTI Cityのすべて
• 総フレーム数：8477

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