Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Neural Style Transfer

336 байт убрано, 05:07, 18 апреля 2019
Функция потери стиля
=== Матрица Грама ===
 
[[Файл:Image9.jpeg|500px|thumb|right|[https://towardsdatascience.com/neural-style-transfer-tutorial-part-1-f5cd3315fa7f Рис. 4. Принцип расчета матрицы Грама]]]
Рассмотрим, как мы передаем наше изображение стиля через VGG16 и получаем значения функции активации из 7-го уровня, который генерирует матрицу представления объектов размером 56x56x256.
В этом трехмерном массиве имеется 256 каналов размером 56x56 каждый. Теперь предположим, что есть канал ''A'', чьи блоки активации могут активироваться, когда они сталкиваются с разделом изображения, содержащим коричнево-черные полосы, а затем есть канал ''B'', чьи блоки активации могут активироваться, когда они сталкиваются с чем-то похожим на глазное яблоко. Если оба этих канала ''A'' и ''B'' активируются вместе для одного и того же входа, существует высокая вероятность того, что изображение может содержать лицо тигра (поскольку у него было два канала с высокими значениями, которые активируются для глазного яблока и коричнево-черных полос). Теперь, если оба эти канала будут запущены с высокими значениями активации, это означает, что они будут иметь высокую корреляцию по сравнению с корреляцией между каналом ''A'' и ''С'', где канал ''С'' может активироваться, когда он видит ромбовидный шаблон.
Таким образом, чтобы получить корреляцию всех этих каналов друг с другом, нам нужно вычислить нечто называемое матрицей Грама, будем использовать ее для измерения степени корреляции между каналами, которая позже будет служить мерой самого стиля. Рисунок 4 помогает лучше понять как рассчитывается матрица Грама на примере.
=== Функция потерь на основе корреляции матриц Грама ===
Анонимный участник

Навигация