Deep Dream
将某层激活值作为梯度反向传播回去
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feature inversion
用图片在卷积某层的特征去反向传播生成图片
可以看到，初级特征保留的是像素特征，高级特征为语义特征。
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texture synthesis : 某同样的纹理生成更大的图片
复杂纹理可以用神经网络来做
将该层所有Gram matrix平均的快速计算： C*H*W = C*(H*W) = F , 则G = F * F.T
将图片的各层Gram matirx记录，然后随机生成图片，计算生成图片与与原始图片Gram matrix之差作为损失函数，迭代生成图片。
高级层代表高级特征（大的纹理）
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Neural style transfer : feature inversion(content image) + texture synthesis(style image)
Fast style transfer: 预训练好固定风格的网络，直接输入内容图片即可