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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2
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2

深度学习顶级论文算法

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我的细节的信息要更敏感,所以说呢,他们这个作者发现了用这样的一个网络效果会更好的一些的,
然后咱们刚才说的这个啊,content,咱们这个content是怎么分析出来的,然后咱们来说一说这个style是怎么加出来的?
大家想一想就说是咱们这么浮现出来的,他要对对于咱们来说是不是也是一样了,我们同样把这个style的啊,
就是说选择一个style图像,比如说这个蛋糕图像,咱们同样的去输入到这样的神经网络当中来。咱们在不同的卷积的结果之后,
同样能得到很多特征图吧,咱们也要让这些特征图唉,跟咱们这个噪音的图像就是说咱们随机生成的这个图像,
让他们保持着特伦图爱是相似的。你看这个图,这个图就是说,唉,我们首先有一个x这个x是咱们随机生成的啊,
比如说它是个噪音都叫它是什么,其实无所谓的来更新这个图像,然后呢,左边就是咱们的style,
右边就是咱们的content,咱的考核。但要同时的去经过啊,咱们这个卷积神经网络,然后呢,
他们每一层都得到不同特征图的结果吗?然后咱们就让咱们这个造影图像在每一层,他也去通过啊,
这个同样的卷积神经网络,然后呢,在每一层上,咱们都去对比一下。来看看我们这个造影图像,
我们产生的各种图和你这个content以及style分别产生特征图咱们之间的差距是多少,这个差异就是咱们最终的一个loss方式,
岗位看到这个el透,而头痛呢就是说,唉,我们最终的几个包。方式就说我们要有content以及xl,
而且大家可能是注意到了这第5个阿尔法和贝塔阿尔法贝塔是什么意思啊?
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