对应HR-LR数据对
x
,
y
x,y
x,y，其中
y
y
y是对
x
x
x进行degradation得到的，之后分别输入到DAPE模型中得到
f
x
r
e
p
,
f
x
l
o
g
i
t
s
,
f
y
r
e
p
,
f
y
l
o
g
i
t
s
f_x^{rep},f_x^{logits},f_y^{rep},f_y^{logits}
fxrep,fxlogits,fyrep,fylogits，DAPE模型是从tag预训练模型初始化而来，最后的损失是
L
D
A
P
E
=
L
r
(
f
y
r
e
f
,
f
x
r
e
p
)
+
λ
L
l
(
f
y
l
o
g
i
t
s
,
f
x
l
o
g
i
t
s
)
L_{DAPE}=L_r(f_y^{ref},f_x^{rep}) + \lambda L_l(f_y^{logits},f_x^{logits})
LDAPE=Lr(fyref,fxrep)+λLl(fylogits,fxlogits)，
L
r
L_r
Lr是MSE损失，
L
l
L_l
Ll是cross entropy损失，两部分损失中logits部分损失受到模型thresh值设定的影响，所以使用representation部分进行补充；
