神遁克里苏
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【MIP学习】2-2019-DCC文章理解

与前两篇相比，有一些改变。
1.预测样本更灵活
当MAX（M,N）<32时，预测样本为2（M+N+2）；
其他情况时，预测样本为M+N+1。

2.三层网络变为了一层
通过手写图中的公式也可以看出

3.激活函数
这里的b（这部分我没细看）
【MIP学习】2-2019-DCC文章理解_第1张图片
4.在损失函数计算过程中将DCT中的预测的许多分量置0
，不需要为符号位编码。减少了输出层的维度
（到底编码的是什么，横坐标c还是纵坐标l©?）
【MIP学习】2-2019-DCC文章理解_第2张图片
翻译：
在图中，我们可以看到函数 l 对于小系数迅速减小，而对于大系数只有一个小斜率。 该函数与量化系数编码所花费的比特数量有一个共同的优点: 将系数设置为零有一个额外的好处，因为不需要为 0系数编码任何符号比特。 如果系数很小，这可以补偿增加的近似误差。 同时，由于块中所有系数的零模式是联合编码的，将系数设置为零可以大大减少用于编码这种模式的比特数。
【MIP学习】2-2019-DCC文章理解_第3张图片

整体总结：
【MIP学习】2-2019-DCC文章理解_第4张图片

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