Преобразование изображения в изображение со средней функцией неизвестного

Question

У меня есть набор парных двоичных изображений X,Y и внешняя функция, к которой у меня нет доступа, которая принимает X в качестве входных данных и выводит двоичное изображение W.

Я хочу разработать нейронную сеть, которая может преобразовывать X в X_optimal так, чтобы после передачи его внешней функции я мог минимизировать |YW|.

Внешняя функция может получать только двоичные изображения и выводить двоичные изображения, поэтому X_optimal должен быть другим двоичным изображением, проблема в том, что обычно вывод нейронной сети находится между 0 или 1, и если я применяю порог, я не могу распространяться в обратном направлении через сеть, потому что он недифференцируемый.

Пожалуйста, я хотел бы иметь некоторую интуицию о том, как начать свою сетевую архитектуру, или, если вы знаете некоторые документы, которые я могу прочитать, это было бы действительно полезно

Answer 1

Ваша функция потерь может быть результатом NN минус ожидаемый результат. В этом случае вы можете вычислить функцию потерь X_optimal и обратную Y (относительно вашей внешней функции).

Вы можете попробовать использовать функцию потерь WY, но она может не сходиться с нейронными сетями. Вы можете сначала попробовать XGBoost.