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所以，探馆论文作者提出了了一种方法——在训练时让每一个像素点乘上一个系数，系数的大小与该像素点ab值的分布有关。但是对抗训练对训练判别模型也是有非常大的帮助的，捷途因为虽然有非线性的激活函数，捷途但深度网络依然是高度线性的，会对误差进行累积，累积的误差结果通过肉眼分辨不出来，但是可以从卷积网络中看出。

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用这个训练好的VGG提取风格图片代表风格的高层语义信息，探馆具体为，探馆把风格图片作为VGG的输入，然后提取在风格语义选取层激活值的格拉姆矩阵（GramianMatrix）。大型厂商通常具备更高的生产效率和质量控制能力，捷途能够保证产品的稳定供应。

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