4.8 代价函数-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

2020-05-28 15:47 465人阅读评论(0)

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4.7 什么是深度卷积网络？	回到目录	4.9 内容代价函数

代价函数 (Cost Function)

要构建一个神经风格迁移系统，让我们为生成的图像定义一个代价函数，你接下看到的是，通过最小化代价函数，你可以生成你想要的任何图像。

记住我们的问题，给你一个内容图像 $C$ ，给定一个风格图片 $S$ ，而你的目标是生成一个新图片 $G$ 。为了实现神经风格迁移，你要做的是定义一个关于 $G$ 的代价函数 $J$ 用来评判某个生成图像的好坏，我们将使用梯度下降法去最小化 $J(G)$ ，以便于生成这个图像。

怎么判断生成图像的好坏呢？我们把这个代价函数定义为两个部分。

$J_{content}(C,G)$

第一部分被称作内容代价，这是一个关于内容图片和生成图片的函数，它是用来度量生成图片 $G$ 的内容与内容图片 $C$ 的内容有多相似。

$J_{style}(S,G)$

然后我们会把结果加上一个风格代价函数，也就是关于 $S$ 和 $G$ 的函数，用来度量图片 $G$ 的风格和图片 $S$ 的风格的相似度。

$J(G)=\alpha J_{content}(C,G)+\beta J_{style}(S,G)$

最后我们用两个超参数 $\alpha$ 和 $\beta$ 来来确定内容代价和风格代价，两者之间的权重用两个超参数来确定。两个代价的权重似乎是多余的，我觉得一个超参数似乎就够了，但提出神经风格迁移的原始作者使用了两个不同的超参数，我准备保持一致。

关于神经风格迁移算法我将在接下来几段视频中展示的，是基于Leon Gatys， Alexandra Ecker和Matthias Bethge的这篇论文。这篇论文并不是很难读懂，如果你愿意，看完这些视频，我也非常推荐你去看看他们的论文。

Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, Matthias Bethge, (2015). A Neural Algorithm of Artistic Style (https://arxiv.org/abs/1508.06576
)

算法的运行是这样的，对于代价函数 $J(G)$ ，为了生成一个新图像，你接下来要做的是随机初始化生成图像 $G$ ，它可能是100×100×3，可能是500×500×3，又或者是任何你想要的尺寸。

然后使用在之前的幻灯片上定义的代价函数 $J(G)$ ，你现在可以做的是使用梯度下降的方法将其最小化，更新 $G:=G-\frac{\partial}{\partial G}J(G)$ 。在这个步骤中，你实际上更新的是图像 $G$ 的像素值，也就是100×100×3，比如RGB通道的图片。

这里有个例子，假设你从这张内容图片（编号1）和风格（编号2）图片开始，这是另一张公开的毕加索画作，当你随机初始化 $G$ ，你随机初始化的生成图像就是这张随机选取像素的白噪声图（编号3）。接下来运行梯度下降算法，最小化代价函数 $J(G)$ ，逐步处理像素，这样慢慢得到一个生成图片（编号4、5、6），越来越像用风格图片的风格画出来的内容图片。