DeepDream过程和原理概要

1.过程

1.1 输入准备和输出

输入：训练好的神经网络模型，例如Inception-V3模型；
　　　一张需要加工的图片，记做original_image，如下图所示；

输出：经过DeepDream加工之后的图片，如下图所示，记做image。image初始值设置为original_image。

1.2 选定输入的模型的某个（些）层，构造目标函数L

目标函数L是对选定的所有的层的输出（官方文档说‘activation’说的稍微有点不明白，其实就是每层的输出），每层求均值，对这些均值再求和。

1.3 计算目标函数L关于图片每个像素的梯度grad(L,image)

计算得到的梯度的维度和图片的维度是相同的。

1.4 根据梯度更新image

image=image+grad(L,image)*learning_rate，普通的SGD是‘减’梯度,这里是‘加’;所以可以理解这里的方向是增加目标函数L。

1.5 重复1.3~1.4直到达到给定的步数

例如100步

2. 原理理解

可以看到上述过程主要步骤是：计算目标函数L对于输入图片的梯度，然后用这个梯度来更新image，更新的方向是使目标函数L增大。

我理解的DeepDream就是根据某个（些）层的输出对于输入（输入的图片）的敏感度（导数的含义）来更新原图片，就是原图片加上模型中提取的某些特征，造成很多奇怪同时看上去有些规律的图片，就像做梦一样（人做梦也是奇怪又有些规律）。

3.参考资料

DeepDeam参考资料