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01目錄CONTENTS計算內(nèi)容損失02計算風格損失03計算總損失04更新生成圖像計算內(nèi)容損失1Part1.內(nèi)容特征提取
2.計算內(nèi)容損失計算內(nèi)容損失計算內(nèi)容損失1.內(nèi)容特征提取計算內(nèi)容損失2.計算內(nèi)容損失計算風格損失2Part1.風格特征提取風格特征更為抽象和復雜，它不僅僅取決于某一層提取的特征信息，而是多個卷積層提取特征的相關(guān)性。Gram（格拉姆）矩陣可以很好地表示這一相關(guān)性，該矩陣在圖像風格遷移中廣泛使用。2.計算單層風格損失計算風格損失3.計算總風格損失計算風格損失1.風格特征提取
計算風格損失2.計算單層風格損失
計算風格損失3.計算總風格損失
計算總損失3PartMinimalistwindAI計算總損失內(nèi)容損失風格損失總損失
計算總損失計算總損失更新生成圖像4Part1.初始化在損失函數(shù)建立之后，就可以通過梯度下降逐步迭代使得損失函數(shù)最小化，從而使生成的風格化圖像盡量符合預期風格，最終即可得到風格化后的結(jié)果。首先創(chuàng)建一個optimizer（優(yōu)化器），并初始化生成圖像，使用自動求導來完成一次訓練并更新生成圖像為提高生成圖像的質(zhì)量，使用訓練數(shù)據(jù)進行多輪訓練，每一輪訓練完成后，都保存該輪的生成圖像到文件中。2.單次迭代更新生成圖像3.多輪訓練MinimalistwindAI更新生成圖像初始化單次迭代MinimalistwindAI更新
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