Neural Style Transfer [7] har nyligen visat mycket spännande resultat som fångar ögon i både akademi och industri. Trots de fantastiska resultaten, principen om neural stil överföring, särskilt varför gram matriser kan representera stil förblir oklar. I detta dokument föreslår vi en ny tolkning av överföringen av neurala stilar genom att behandla det som ett problem med domänanpassning. Specifikt, vi teoretiskt visar att matcha Gram matriser av funktionskartor är likvärdigt att minimera maximal genomsnittlig Discrepancy (MMD) med den andra ordningen polynomial kärna. Således hävdar vi att essensen av neural stil överföring är att matcha funktionen fördelningar mellan stil bilder och de genererade bilderna. För att ytterligare stödja vår ståndpunkt experimenterar vi med flera andra distributionsanpassningsmetoder och uppnår tilltalande resultat. Vi tror att denna nya tolkning knyter samman dessa två viktiga forskningsområden och kan upplysa om framtida forskning.
Intressant nog har REF teoretiskt visat att matchning av andra ordningens statistik är likvärdig med att minimera MMD med andra ordningens polynomkärna.
Demystifying Neural Style Transfer
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}