Для контекста я обучил два отдельных автокодера в Keras: один со стандартной функцией потерь MSE, а другой - с настраиваемой функцией потерь MSE. При оценке обеих моделей на заданном этапе обучения они имеют очень похожую производительность, но очень разные потери.
Мой показатель производительности - средний процент ошибки. Обе модели воссоздают исходное изображение со средней ошибкой порядка 3%. Однако, когда эти модели были сохранены, стандартная модель Keras MSE имела потери менее 1,0, в то время как модель с настраиваемой функцией стоимости MSE имела потери порядка 30.
Если они работают на таком стабильном уровне, почему потери так сильно различаются?
