1、我们的系统由两部分组成：一个图片转换网络fw 和一个损失网络 φ（用来定义一系列损失函数l1, l2, l3），
图片转换网络是一个深度残差网络，参数是权重W，它把输入的图片x通过映射 y=fw(x)转换成输出图片y，
每一个损失函数计算一个标量值li(y,yi), 衡量输出的y和目标图像yi之间的差距。
图片转换网络是用SGD训练，使得一系列损失函数的加权和保持下降。
2、Images Transform Net 的具体细节如下：
3、
4、
本文首先阐述了Style Transfer 和 Super Resolution 现阶段的发展。 提出了一个重要的概念--"Perceptual Loss". 指出其他的paper用Pixel loss 来计算相似度， 也就是 这个方法把Super -Resolution 的问题理解成了一个普通的MSE 回归问题。这篇文章指出了Pixel Loss 存在的缺点，其中一个缺点为 Pixel Loss 不能判断两张图像认知上的异同。
举个例子：两张一样的图像， 只不过图像A 的所有像素都比图像B往左偏移了一个像素。 这两张图像的Pixle loss 会非常大，但这两张图像应该被判定为相同。
然而用Perceptual loss 就能很好的克服这一问题。
Perceptual loss 借用了已经训练好的VGG-16这一网络。 把VGG-16网络的中间层activations作为目标，计算两个图像经过VGG-16中间层的两个activations 的欧氏距离。 可以用如下数学公式表达：
其中：
- j 是 VGG-16 的中间层代号，比如
或者
指的是输入图像是y ， VGG-16 网络的j 中间层的输出。比如
指的是HR 作为输入，relu3_3层的输出。
是
的长宽高。
那么Perceptual loss 这数学公式就可以理解为两个图像在VGG-16中间层j的欧氏距离。 越小，说明VGG-16网络认为，这两张图越接近。
5、用了优化的方式去找到一张图y，最小化从VGG16的某几层取出来的风格损失。图像y只保存风格特征不保存空间结构。
6、训练细节：我们的风格转换网络是用COCO数据集训练的，我们调整每一个图像到256x256，共8万张训练图，batch-size=4，迭代40000次，大约跑了两轮。用Adam优化，初始学习速率0.001.输出图被用了全变量正则化（strength 在1e-6到1e-4之间），通过交叉验证集选择。不用权重衰减或者dropout，因为模型在这两轮中没有过拟合。对所有的风格转换实验我们取relu2_2层做内容，relu1_2，relu2_2，relu3_3和relu4_3作为风格。VGG-16网络，我们的实验用了Torch和cuDNN，训练用了大约4个小时，在一个GTX Titan X GPU上。