《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution》提出感知损失的概念，用于实时超分辨任务和风格迁移任务，后来也被应用于更多的领域，在图像去雾方向也有不少工作使用到了感知损失，所以这里就细看一下感知损失具体是什么，该如何构造（说个题外话：我之前做实验，用VGG提取特征构造感知损失狂爆内存，然后直接放弃了，都怪设备太垃圾啊！！！）。
对于图像数据来说，网络在提取特征的过程中，较浅层通常提取边缘、颜色、亮度等低频信息，而网络较深层则提取一些细节纹理等高频信息，再深一点的网络层则提取一些具有辨别性的关键特征，也就是说，网络层越深提取的特征越抽象越高级。
感知损失就是通过一个固定的网