3、克拜正确使用标准物质进行校准在使用氮中环氧乙烷气体标准物质进行校准时，我们需要遵循正确的操作步骤。

这个方法很好地利用了卷积神经网络的性质，仁弥既捕捉了图片元素的结构信息，又对细节有一定的容错度。比如，失望对狗的图片上色时，即使它没有伸出舌头，神经网络总是会想象它伸出了，然后在鼻子下面的一小块区域涂上红色。

然后，情绪我们只需要像小孩子一样在这个语义图上面涂鸦（比如，情绪我们想要在图片的中间画一条河，在右上方画一棵树），神经网络就能根据语义图上的区域渲染它，最后得出一幅印象派的大作。这篇文章介绍的方法虽然效果很好，对德去但它还是有缺陷的。特马风格化算法现在更迭了两代。

本次公开课重点分享三种神经网络结构：惊讶NetworkinNetwork（NIN，惊讶网络中的网络）：卷积网络是一种线性操作，非线性的表现能力有限，NIN的研发者设计了比起传统的卷积网络更复杂的操作——MLPconv，并用Globalaveragepooling极大的改进了卷积网络的大小。克拜其中用到的技术也与最近很火的生成对抗网络（GANs）有关。

所以，仁弥前段时间⽐较流行的《你的名字》同款滤镜所用到的技术跟Prisma并不一样，仁弥我们猜测这个滤镜不是端到端的，而是会先对原图做像素分割，找出可能是天空的部分，然后加上新海诚特色的云，其他部分则会做一些滤镜化处理。

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(责任编辑：陶传正)