Neural Style Transfer(3),(4) : Cost Function, Content Cost Function

(3) Cost Function

Neural style transfer cost function

• 스타일을 접목시켜 생성하는 이미지에 대한 cost function은 굉장히 독특하게 정의되네요.
  • 기존 이미지 C와의 cost function과 스타일 이미지 S의 cost function에 각각 가중치를 부여한 것의 합으로 정의됩니다.

 

Find the generated image G

• 이미지 G를 생성하는 방식은 이전의 CNN과 동일합니다.
  • 다만 input이 없으므로 random하게 초기화하는 것에서만 차이가 존재합니다.
  • 학습을 거듭함에 따라 gradient descent를 적용하여 cost function을 최소화하는 방향으로 최적화됩니다.

 

 

(4) Content Cost Function

• content cost function은 아주 간단합니다.
  • 사전학습된 ConvNet을 사용하여 hidden layer의 요소들을 계산합니다.
  • 따라서 layer l의 unit 간 차이를 구하게 되고, 이 차이가 작다면 content, generated image가 비슷하다는 것을 의미하게 됩니다.

 

 

출처: Coursera, Convolutional Neural Networks, DeepLearning.AI