#211
summarized by : Akihiro FUJII
Style-Aware Normalized Loss for Improving Arbitrary Style Transfer

どんな論文か?

スタイル変換において、個々のデータの損失をバッチで平均を取って更新していることが、スタイル変換において悪影響を与えていると特定。損失の上界を使って正規化することにより、その問題を回避した。様々な手法に適用して効果を確認した。
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新規性

スタイル変換は個々に変換を行うが、損失をバッチで集約していることで、実質的にマルチタスク学習になり、それがスタイル変換に悪影響を与えていると特定。

結果

個々で最適化するため損失の上界を使って正規化することにより、その問題を回避した。様々な手法に適用して効果を確認した。

その他(なぜ通ったか?等)