74
правки
Изменения
→Привязка только небольшого количества параметров к каждому стилю
'''Алгоритм Дюмулена'''. Дюмулен обнаружил, что для моделирования различных стилей достаточно использовать одни и те же сверточные параметры масштабирования и сдвига в слоях [[Neural_Network_Transfer#Parametric PSPM with Summary Statistics | IN]]. Поэтому он предлагает алгоритм обучения условной мульти-стильной сети передачи на основе '''нормализации условного экземпляра''' (CIN):
<math>CIN(/mathcal{F}(I_{C}), s) = \gamma ^s \left ( \frac{/mathcal{F}(I_{C}) - \mu (/mathcal{F}(I_{C}))}{\sigma (/mathcal{F}(I_{C}))} \right ) + \beta ^s</math>
где <math>/mathcal{F}</math> {{---}} активация функции ввода, а <math>s</math> {{---}} индекс желаемого стиля из набора изображений стилей.
