在机器学习中,许多技术都需要定义不同数据点之间的度量。我想知道当数据是图像时,哪些是流行的指标。
测量图像之间距离的一种明显方法是将像素误差的平方相加。但这对翻译等简单转换很敏感。例如,即使将整个图像移动一个像素,也可能导致较大的距离。
还有哪些距离测量技术更适合平移、旋转等。?
在研究生成性对抗网络(GAN)的文献时,我遇到了瓦瑟斯坦距离(地球移动者距离)和库尔贝克-莱布勒发散。