Изменения

{{Определение

|definition =

$\mathcal{L}^{\alpha}_{content}(I, O) = \displaystyle\sum_l \frac{\alpha_l}{2 N_l M_l}\displaystyle\sum_{i, j} (F^l_{ij}\left[I\right] - F^l_{ij}\left[O\right])^2$ {{---}} функция потерь содержания, где

$\alpha_l$ {{---}} вклад $l$-го слоя в функцию потерь<ref name="NotOriginalDef">Здесь используется определение функции потерь, которое отличается от статьи Гатиса, но используется в таком виде в статье про гармонизацию.</ref>.}}

{{Определение

|definition =

$\mathcal{L}^{\beta}_{style}(I, O) = \displaystyle\sum_l \frac{\beta_l}{2N_l^2} \displaystyle\sum_{i, j} (G^l_{ij}\left[I\right] - G^l_{ij}\left[O\right])^2$ {{---}} функция потерь стиля, где

Пусть $R = histmatch(S, O)$ {{---}} отображение пикселей такое, что гистограмма $S$ совпадает с гистограммой $R(O)$.}}

{{Определение

|definition =

$\mathcal{L}^{\gamma}_{hist}(O, S) = \displaystyle\sum_l \gamma_l \displaystyle\sum_{i, j} (F^l_{ij}\left[O\right] - R(F^l_{ij}\left[O\right]))^2$ {{---}} функция потерь гистограмм, где

Также добавим ещё одну функцию потерь, которая должна делать картинку более гладкой<ref name="MV15">[https://arxiv.org/pdf/1412.0035.pdf Understanding Deep Image Representations by Inverting Them] Aravindh Mahendran, Andrea Vedaldi (2015)</ref><ref name="JAFF16">[https://arxiv.org/pdf/1603.08155.pdf Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution] Justin Johnson, Alexandre Alahi, Li Fei-Fei (2016)</ref>.

{{Определение

|definition =

$\mathcal{L}_{tv}(O) = \displaystyle\sum_{i, j} (O^l_{i, j} - O^l_{i-1, j}))^2 + (O^l_{i, j} - O^l_{i, j-1}))^2$ {{---}} общая вариационная потеря (англ. ''Total variation loss'').}}