Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Neural Style Transfer

Нет изменений в размере, 00:00, 19 апреля 2019
Функция потери контента
== Функция потери контента ==
Возьмем функциональное представление 7-го сверточного слой слоя VGG16. Чтобы вычислить потерю контента, пропускаем изображение контента и сгенерированное изображение через VGG16 и получаем значения функции активации (выходы) 7-го слоя для обоих этих изображений. После каждого сверточного слоя идет ReLU, поэтому мы будем обозначать выход этого слоя в целом как relu_3_3 (поскольку это выход третьего сверточного слоя третьего набора / блока сверток) (Рисунок 2). Наконец, мы находим L2-норму поэлементного вычитания между этими двумя матрицами значений функции активации следующим образом:
Анонимный участник

Навигация