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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4
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:47

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4

深度学习顶级论文算法

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就是说我们这两个值啊,是我们可以我们手工设定的,我们可以让这个图像,我们可以到。
我们这原来就是说这个阿尔法越大,就是说咱们更注重咱们这个content,每个月大呢,咱们越注重这个style,
那个东西啊,东西可以调的,咱们可以看按照咱们自己喜好的风格调这个阿尔法和贝塔,如果说阿尔法越大了。
那么咱们更注重是比较亢奋的,一个月大呢,咱们更注重那个东西啊,东西可以调的,
咱们可以看按照咱们自己喜好的风格调这个阿尔法和贝塔,如果说阿尔法越大了,那么咱们更注重是比较亢奋的,
一个月大呢,咱们更注重的是一个style。啊,这个图啊,就先说到这里,那我先把这个东西放大一点,
啊,这也说了,就是说咱们咱们的核心的点啊,就是这两个lot方式,通过这两个方式啊,咱们在通过一个反向传播,
然后呢,也是。一个sg的过程,最终啊,调节的是咱们这个原始的输入,其实这篇论文啊,
它这个最核心的点就是说我们三个东西同时输入到网络中来,content,style和一个咱们造影图像,
然后呢,咱们通过不同的卷积之后的特征。我算这个lost方式,最终呢,能让咱们这个特征图啊,
就是最终能让咱们这个噪音初始化的图像,而能让他的每一个特征图上都和咱们的content和style爱他一个老师比较小,就是说都和他们比较接近,最终呢产生。
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