Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Neural Style Transfer

16 байт убрано, 19 апрель
Функция потери контента
<math>L_{content}(C, G, L) = \frac{1}{2} \sum\limits_{ij}(a[l](C)_{ij} - a[l](G)_{ij})^2</math>, где <math>a</math> {{---}} тензор значений функции активациивыходов слоев сети, <math>l</math> {{---}} номер сверточного слоя
Это поможет сохранить исходный контент в сгенерированном изображении, а также минимизировать разницу в представлении признаков, которое логически фокусируется на разнице между содержимым обоих изображений.
Анонимный участник

Навигация