Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Neural Style Transfer

29 байт добавлено, 19 апрель
Матрица 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 образомТеперь предположим, что есть канал ''A'', чьи нейроны могут активироваться на изображении, содержащем коричнево-черные полосы, а нейроны канала ''B'' {{---}} на изображение, содержащее глазное яблоко. Если оба этих канала ''A'' и ''B'' активируются вместе для одного и того же изображения, то высока вероятность того, что изображение может содержать, например, лицо тигра (поскольку у него было два канала с большими абсолютными значениями, которые активируются для коричнево-черных полос и глазного яблока). Теперь, если оба эти канала будут с большими значениями функции активации, то они будут иметь более высокую корреляцию между каналами ''A'' и ''В'', чем между каналами ''A'' и ''С'', где канал ''С'' активируется на изображении, чтобы содержащем ромбовидный шаблон. 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. Таким образом, именно значение корреляции между каналами служит показателем того, которая позже будет служить мерой самого стилянасколько итоговое изображение наследует элементы изображения со стилем.
=== Функция потерь на основе корреляции матриц Грама ===
Анонимный участник

Навигация