本文重点
在前面的一节课程中，我们介绍了神经网络风格迁移技术，要想实现神经风格迁移，我们也应该通过最小化代价函数的方式来完成。本节课程我们就将学习如何定义神经风格迁移的代价函数。
风格迁移的基本原理
风格迁移的基本原理在于利用神经网络提取图像的内容和风格特征，并通过优化一个代价函数将这些特征融合到一张新的图像中。这个代价函数由两部分组成：内容代价函数和风格代价函数。内容代价函数用于衡量生成图像与内容图像在内容上的相似度，而风格代价函数则用于衡量生成图像与风格图像在风格上的相似度。
神经风格迁移的代价函数
如上图所示，就是风格迁移的方式，给定一个内容图片C和风格图片S，然后将内容和风格结合，最终生成了新的图片G。那么我们如何才能评价生成的G是好是坏呢？我们下面通过代价函数来对其进行评价。
现在我们定义一个代价函数来评估生成新图片G，这个代价分为两部分，一部分为内容代价，另外一部分为风格代价。
先来看一下内容代价函数，这是一个关于内容图片和生成图片的函数，它是用来度量生成图片的内容与内容图片的内容有多相似。
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