[GoogleML] Neural Style Transfer

 

 

 

What is Neural Style Transfer?

C + S -> G

 

 

 

What are deep ConvNets learning?

input에 가까운 얕은 layer들은 추상적인 edge 

output에 가까운 deeper layer -> 더 디테일한 단위로 detect 

 

 

 

layer 2 -> 선, 도형 단위를 확인할 수 있다

 

 

 

구체적인 객체까지 잡아내는 마지막 단계 layer들 

 

 

 

Cost Function

두 cost func을 합하여 total 

 

 

 

 

 

 

Content Cost Function

 

 

 

Style Cost Function

채널을 5개로 (색으로) 구분

 

 

 

오렌지와 노란색의 스타일이 유사하다 - correlated

즉, vertical과 주황빛이 서로 correlated (증가하면 증감)

 

 

 

두 activation 값이 커지면 (correlated) G값도 증가함

둘이 uncorrelated -> G값도 작아짐

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1D and 3D Generalizations

1D data에도 쓰일 수 있다

 

 

 

depth라는 추가적인 차원!

 

 

 

3차원 conv 연산 -> filter 또한 3차원이다! 

뒤에 붙는 4번째 요소가 필터 수