VGG19 CNNから派生した「VGG54」および「VGG22」とは何ですか？

クリスチャン・レディグらによる論文「写実的単一画像超解像生成的敵対的ネットワークを使用した超解像」では、（損失関数で使用される）画像間の距離は、VGG19ネットワークから抽出された特徴マップから計算されます。この記事で使用されている2つは（少し混乱しますが）VGG22とVGG54と呼ばれています。

これらの機能マップとは何ですか？

「22」と「54」の意味は何を意味しますか？

deep-learning cnn gan

— ラファイエット
ソース

19は層の数です。おそらく残りは同じ意味ですか？

— アレックス

それだけだった場合... ;-)これらはVGG19からのマッピングの指定であり、それ自体のネットワークではありません。

— ラファイエット

私はその論文を決して読んだことがない。これは頭字語を見たときに最初に頭に浮かぶものです。

— Alex

あなたの仮定は確かに妥当ですが、彼らはそうではないと言っています、VGG19ネットワークだけが使用されています。

— ラファイエット

$\phi_{5,4}$ $\phi_{i,j}$

— カルロス・S・ナ
ソース

VGG22についても同じことが言えると思います。つまり、これはϕ2,2から計算された損失です。そうですか？

— ラファイエット

正解です:)

— Carlos S. Na

ϕ_{5, 4}

$\phi_{5,4}$

4^{t h}

$4^{th}$

5^{t h}

$5^{th}$

4^{t h}

$4^{th}$