tensorflow训练风格迁移

在使用Inception-v3训练做风格迁移，有几点心得：

1、使用inception_v3对图像做预处理，仅仅是归一化，图像pixel除以255；故在decode的时候，只要乘以255即可。而其他模型，如vgg19,imagenet，都是将图像pixel中心化。

2、作为style的激活神经元，尽可能使用前面的神经元，多和组合最佳；作为reference，则取顶端输出神经元。

3、实际训练中发现生成的图像没有规律，根本不能生成迁移。在通过增加卷积层，效果不是很明显。

4、通过增加FC层，Dropout层，在cifar-10图像集上，经过100epochs，则可发现有明显的图像生成。

5、结论：卷积层能提取特征，但是在生成图像时，FC层能够整合特征图，可以取得较好的结果。