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熟悉自然语言处理（文本分类，高校5共国第语言模型等），图像转换（艺术滤镜、图片上色等）和分类算法。论文作者给出了ImageNet数据集中颜色的分布，山东所全可以看出，山东所全如果用LAB的方式来表示图片(L通道为像素的亮度，AB通道表示颜色)，ab值比较低的颜色出现的频率远高于其他颜色。

从概率分布得出预测颜色值（Pointestimate）我们知道，高校5共国第这个网络的输出是各个像素点ab值的概率分布，高校5共国第那么我们如何去通过这个概率分布得出这个ab值呢？当然，我们可以直接选择概率最大的值作为我们的prediction，这种做法下输出图片的颜色会更加鲜艳，但很多时候会有不自然的patch出现。山东所全VGG和GoogLeNet（inception_v1）：二者是2014年ImageNet竞赛的双雄。另外一种做法是，高校5共国第取这个概率分布的均值作为prediction，这会导致我们的输出图片对比度非常低。

这个技术本质上其实就是先对一幅世界名画（比如皮埃尔-奥古斯特·雷诺阿的BankofaRiver）做一个像素分割，山东所全得出它的语义图，山东所全让神经网络学习每个区域的风格。这种方法tackle了这个任务本身的不确定性，高校5共国第例如，高校5共国第当你看到一个黑白的苹果时，你可能会觉得它是红色的，但如果这个苹果是青色的，其实也并没有多少违和感。

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