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

PredNet

ここを最小化

L1 lossと L2 loss

“Deep Predictive Coding Networks for Video Prediction and Unsupervised Learning” p3

L1 lossと L2 loss

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

補足 2： L1, L2の導関数