Younsik Yun

新方法通过平衡损失锐度来增强新视角合成

研究人员探索了损失锐度与新视角合成泛化能力之间的关系，这是一个先前探索不足的领域。虽然更扁平的最小值通常能改善深度学习中的泛化能力，但由于新视角合成需要锐利的损失景观来处理高细节区域，因此并非总是如此有益。为了解决这个问题，引入了一种名为结构感知锐度的新策略，该策略根据局部图像结构自适应地调整锐度正则化。这种方法鼓励更扁平的最小值以获得更好的泛化能力，同时保持重建精细细节所需的锐度，并在不同数据集上持续改进各种基线方法。