模型修改

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這個星期我稍微修改了模型的架構，聽從了學長的建議，只轉單一風格或許會讓NN學不到「風格」的特徵，因此我應該更注重的是在多種風格的轉換而非單純的多張照片對一種風格的轉換。另外，我也稍微看了一下adain的論文，既然風格轉換可以說是從一個domain映射到另一個domain，那對於最後要生成圖像的decoder(Generator)，就不應該對它做IN(instance normalization)，有關於adain我想我未來可以再發一篇文來解釋。而都是基於理論上的想法，而我在實作時明顯發現，刪掉了IN會讓我的loss能夠將的更低，但由於訓練時間因為要做多風格轉換就從原本的幾個小時變成了需要訓練一天半左右。

目前訓練上最麻煩的就是時間了，因為每個禮拜都要meeting，但礙於訓練時間拉長的緣故，其實我進度可能會稍微緩慢一些，更何況這還只是對於小資料集(10張照片轉換成8種風格)，未來若要做到更大的資料集，我想那個訓練時間應該會非常可觀QQ，目前也只能這樣了。

未來我在想，應該要增加我的發文頻率，由於我原本預期是週記，但我發現一週能講的事情實在是太多了，而且我是個非常健忘的人，常常一週過了我就忘記我這週到底都在幹嘛了哈哈哈哈，未來我希望能夠一週發個4~5篇文，最好是能每天都更新，不然到最後我怕因為懶惰而放棄我的週記計畫QQ。

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