학습목표

• 신경망 스타일 변형 시스템의 손실함수 구성요소인 내용 비용을 알아본다.

핵심키워드

• 신경망 스타일 변형 (neural style transfer)
• 손실함수 (cost function)
• 내용 비용 (content cost)
  

학습내용

•  J(G) = \alpha J_{\text{content}} (C, G) + \beta J_{\text{style}} (S, G)  J(G)=αJ​content​​(C,G)+βJ​style​​(S,G) 
• 만약에  $l$  번째 층의 내용 활성화값  a^{[l](C)}  a​[l](C)​​  과 생성 활성화값  a^{[l](G)}   a​[l](G)​​ 값이 비슷하다면 두 이미지가 비슷한 내용이라고 볼 수 있습니다. 따라서 활성화 값들의 차이를 통해 비슷한 정도를 구할 것입니다.
•  J_{\text{content}} (C, G) = \frac{1}{2} \vert \vert a^{[l](C)} - a^{[l](G)} \vert \vert^2  J​content​​(C,G)=​2​ ​1​​∣∣a​[l](C)​​−a​[l](G)​​∣∣​2​​ 

학습자료