神经网络压缩图像
典型的压缩管道由四个组件组成:编码:输入图像x通过编码器函数ε,将其转换为潜在表示z。量化:截断z以丢弃一些不重要的信息熵编码:使用某种形式的熵编码(例如:算术编码)来无损地存储截断的潜在z解码:原始x被重构为通过使用z通过解码器函数D获得x需要注意的是,压缩失真主要是由量化步骤造成的——编码器可以是一个双射函数。我们根据某种失真度量来衡量原始图像与重构图像之间的接近程度,其中常见的选择是平方误差ddxx∣∣x−x∣∣22。
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