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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1
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:56

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1

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到时该怎么选呢?我们回过头来看这个图。一个东西就是说咱们这个c啊,就是说咱们输入的这个content图像,另一个东西呢,
就是咱们这个style,他要同时跟这两个东西要进行异地,按照什么样的规则进行一个融合是吧?好我们看一下怎么融合。
啊,就说唉,咱们这个,嗯,我们啊,先说一下我们这个最核心的方法,咱们最核心的方法其实跟咱们之前训练任何网络都是一样的,
咱们还是使用披露家乡的方法,只不过最后咱们提出下降是更新咱们这个。噪音的图像咱们更新它上面的像素点,
就说咱们不更新了啊,更新咱们这个收入啊,就是说这点是值得大家注意的,咱们之前的很多网络都是去更新w这回呢,
咱们是把w固定住了,咱们把它输入来进行不断的更新。那么更新过程中啊,咱们肯定是需要一个方式是吧?
那么对于咱们的content和咱们这个原始的造影图像,咱们怎么样能够让咱们的原始的,咱们那不是,
咱们怎么能够让咱们产生的这个噪音图像。跟咱们选定的这个康成的图像与他进行一系列融合呢,这个老师该怎么选呢?
好我们回过头来看这个图啊,就是说,唉,我们看经过的每一层卷积之后,咱们这个康泰的图像都能得到不同的表是吧?
是吧?那么咱们。你想要怎么做啊?啊,我们一个核心的观点就是说,我们把这个咱们产生的噪音图像,
也通过这个一样的卷曲神经网络,然后呢,咱们每一层通过了每一层卷积之后,咱们是不是都能得到这张图啊?
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