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51CTO-深度学习顶级论文算法|style-transfer实现细节|唐宇迪|中国AI数据|文章6
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:46

51CTO-深度学习顶级论文算法|style-transfer实现细节|唐宇迪|中国AI数据|文章6

深度学习顶级论文算法

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他们前日前面的曾跃表示的是月低层次的特征是吧?越高的城市越表现整体,整体的特征是吧?那么咱们就可以做实验就说爱是越高层表现效果越好呢,
还是越低的表现效果越好那?嗯,如果大家对这些比较细的东西啊感兴趣,大家也可以看一下这篇论文啊,就像论文的实验阶段就是分析了一下,
就是说把别的选择以及呢不同的卷积层的一个选择会是怎么样的?哦,也是蛮短的啊,只有几页纸,然后我们可以看这个图啊,就是说,
一个style加一个content,啊,我们合成的一个效果可以说是,还不错是吧,比较绚丽的一个效果。其实它并不难,但是呢,
他这个发现我觉得很好啊,她给咱们这个卷积神经网络啊,又加了很多的一个,实际的优点啊,咱们这4条这个w是吧?但是呢。
现在咱们可以把w固定住,咱们用训练好的网络啊,做很多很多比较好玩的事儿是吧?比如说这个s码是吧?现在我看了一下,
就是说被套上有很多很多s码的附件,嗯,基本上是每个框架,比如说科技啊,这个浮躁啊。讲的话等等,很多的这个框架啊,
都已经有了一些无线的版本,也是普遍存在的一个问题啊,就是啊,这个东西速度还是很慢,嗯,我尝试了几种啊,
没有说能达到实时的,不是说10 18 20秒以下。我现在还没有看到一些很好的路线,这个东西啊,怎么样去提速啊?
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