予測からユークリッド距離を表すLoss関数

Question

予測ピクセルと最も近い地上画素との間のユークリッド距離を計算する損失関数がありますか？具体的には、これは強度距離ではなく位置距離です。

これは、バイナリ予測とバイナリグランドトゥルースになります。

Answer 1

例えば、平均二乗誤差（RMSE）のルートです：

model.compile(loss='rmse', optimizer='adagrad') 

しかし、原因でhttps://github.com/fchollet/keras/issues/1170ここで議論されているものの代わりに、平均二乗誤差を使用した方がよいかもしれません：

すなわち、Kerasは損失バッチをバッチごとに計算する。不一致を避けるために 代わりにMSEを使用することをお勧めします。 （https://keras.io/losses/#binary_crossentropy）

model.compile(loss='rmse', optimizer='adagrad') 

しかし、あなたのデータはバイナリだけの予測を持っているので、私が代わりにbinary_crossentropyを助言する：

ように

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adagrad')