Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Neural Style Transfer

6 байт добавлено, 03:38, 18 апреля 2019
Функция потерь
<math>L_{total}(S, C, G) = \alpha * L_{content}(C, G) + \beta * L_{style}(S, G)</math>
В уравнении выше, чтобы получить общую потерю <math>L_{total}</math> нужно рассчитать потерю содержимого <math>L_{content}</math> и потерю стиля <math>L_{style}</math>, а также <math>\alpha</math> и <math>\beta</math> {{- --}} гиперпараметры, которые используются для определения весов для каждого типа потерь, то есть эти параметры можно представить просто как "рычаги" для управления тем, сколько контента / стиля мы хотим наследовать в сгенерированном изображении.
[[Файл:Image6.jpeg|500px|thumb|right|Рис. 3. Различные представления, используемые для изображений контента, стиля и сгенерированного изображения]]
Анонимный участник

Навигация