图像重建模型损失函数需组合像素级L2损失、VGG感知损失（权重0.01~0.1）、SSIM损失（权重0.5~2.0，需归一化）、对抗损失（权重0.001~0.01）及任务定制先验项（如TV正则，权重1e-6~1e-4），兼顾保真度、感知质量与结构一致性。
图像重建模型的损失函数设计，核心是让网络输出尽可能逼近真实图像，同时兼顾人眼感知和结构一致性。不能只依赖像素级L2损失，得组合多种约束。
单纯用MSE或MAE容易导致重建结果模糊、细节丢失。建议把L2损失作为主干，再叠加VGG特征空间的感知损失（Perceptual Loss）：取预训练VGG网络中间层（如relu3_3、relu4_3）的特征图，计算生成图与真值图在这些层的L2距离。这样能引导网络保留纹理和边缘结构。
SSIM比PSNR更贴合人眼对亮度、对比度、结构变化的敏感性。虽不可导，但PyTorch已有可微实现（如kornia.losses.SSIMLoss），适合作为额外损失项加入训练目标。
加一个轻量判别器（如PatchGAN），让生成图像在局部斑块上骗过判别器，能显著改善锐度和自然纹理。适合去噪、超分、去模糊等任务。
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针对具体重建任务引入领域知识：去噪可加总变差（TV）正则抑制噪声斑点；压缩伪影修复可加DCT域稀疏约束；医学图像可引入梯度一致性或非局部相似性项。
基本上就这些。关键不是堆砌损失，而是理解每一项在优化什么、哪里容易冲突、怎么平衡。调的时候盯住验证集上的视觉质量，别只看数字。
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