com決定木は、ざっくりとしたデータの特徴を捉えるのに優れています*1。条件がデータに依存しがちなため、過学習しやすいという欠点もあったのでした。これらは明らかにpsnrとssimで違いが出ています。psnrは23から25におさまっている一方で、ssimはそれぞれで全然異なる結果になっています。明度の変化は人間はそこまで強く意識しない(勝手に補正する)ため、ssim値が高くなっています。pytorch自分で学ぼうとしたけど色々躓いたのでまとめました。tutorialの一部をGW中に翻訳・若干改良しました。