试验风格转移比率后，我们得出结论，要进行有意义的创造性探索，它需要是指数形式的。主观地，这种指数形式给了我们一个对不真实性的有用测量，表示为u，这是一个粗略地反映风格转移的图像看起来会有什么印象的方法：

　　style transfer ratio = 10^u

　　Kristen Stewart 的论文的贡献（可能是最重要的一点）甚至都不能称之为贡献。Gatys 最初的论文已经对这一公式进行了论述，甚至还附上了一张非常好的照片，来展示U的改变带来的效应。

　　他们提到了另外的一些贡献，但是这对于一篇论文来说是远远不够的，我认为。他们谈到了一系列参数（不是超参数），已经如何调整。但是这不足以让其成为一篇 AI 论文。他们本可以发一篇博客就够了的。我本人并没有发现这篇论文有任何好的地方。没有让我学到任何新的东西。

　　但是，这篇论文对于那些希望使用深度学习进行风格迁移的电影制作者来说可能会有用。他们可能会需要调整参数，让输出的图片足够好（主观的）到可以产出。

　　如果你真的想知道 Kristen Stewart 的论文究竟是什么，或者 Prisma APP 的工作原理，还是去读 Gatys 的论文吧。

　　最后，我不认为 Kristen 做了任何技术方面的工作用于深度学习的预训练。她可能就像其他教授一样，只是署名而不做任何工作。 Kristen 是一名演员而不是深度学习工程师。所以，对论文的批评应该指向研究工程师 Bhautik J Joshi。

　　我的分析可能有错，如能指正，不甚感激。

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