Cost Function

前言

如何構建neural style transfer的模型，先瞭解cost function是如何被定義出來的。

內容

• Neural style transfer cost function

• cost function的目的:

  • 測量G,C的相似度 ＋ 測量G,S的相似度。

• hyperparameter的目的:

  • 可以人為調整兩者之間的融合比例。

• Find the generated image G

• neural style transfer的訓練流程

  • 輸入C,S兩張圖。
  • 隨機初始化權重(其實隨機產生一張G圖)
  • cost function的cost一定會很大(因為G,C,S差異太大)。
  • 透過gradient descent來調整權重(調整G圖)。

該學到的

• cost function的定義，與超參數的意義。
• neural style transfer的訓練流程。