Изменения

* '''Функция потерь''': определим [[Функция потерь и эмпирический риск|функцию потерь]], для предсказанной карты <math>\hat y</math>, <math>d_i = log( y_i) - log (\hat y_i)</math>, <math>\lambda \in [0, 1]</math> и <math>n </math> - количество пикселей. Где <math>y_i</math> и <math>\hat y_i</math>, это .Гиперпараметр гиперпараметр <math>\lambda</math>, нужен для того, чтобы функция потерь меньше росла, при большом количестве пикселей, предсказание для которых достаточно близко к реальному. Например, если <math>\lambda = 0</math>, то мы просто придём к оптимизации в L2. <ref name="loss">David Eigen, Christian Puhrsch, Rob Fergus "Depth Map Prediction from a Single Imageusing a Multi-Scale Deep Network" стр. 5</ref>

Так же возможны, использования Также возможно использование усложнённых архитектур свёрточных нейронных сетей, к примеру типа '''DenseNet'''<ref name=""> Ibraheem Alhashim, Peter Wonka "High Quality Monocular Depth Estimation via Transfer Learning" [https://arxiv.org/pdf/1812.11941.pdf]</ref>.