作者boGhosts (迷幻停车场。)
看板Python
标题[问题] 多参数系统下预测最佳解
时间Mon Jul 11 20:53:15 2016
各位好，小弟最近在开始构想一个系统，
大致上有点类似去调整PhotoShop参数，达到预期效果
比方说有一张原图 A，一张目标图 B(Target)，想透过某套系统Training参数
让影像处理引擎吃进参数後，可以大量生成 A' --> B' (也就是风格类似的调整)
两年前做过一个类似系统，用穷举参数的方法，
将 A/B 之间差异量化表示（比方说直接算Delta），
用 Local Minimum 的方式去求一个解，不过成效不佳 Orz
最近开始学 Python, 发现 Python 上"疑似"搭配一些 Machine Learning 的方式有机会
不过因为跟 Machine Learning 不熟，不知道大家有没有做过类似的研究
比方说喂一堆 A / B 的图以及一些已知参数，能自动 Training 未知 A' 到 B' 参数的？
欢迎各位讨论 Orz
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1F：→ boGhosts: (注)在python版发问是因为最近在研究TensorFlow... 07/11 20:53
2F：→ aaaba: 你有原始图和对照应该使用最佳参数的资料吗？没有的话根本 07/11 21:15
3F：→ aaaba: 行不通，只能采取古老的影像处理技巧 07/11 21:15
4F：→ boGhosts: A-->B的时候，A/B/参数都有, A'-->B'的时候，有A'/B' 07/11 21:28
5F：→ boGhosts: 然後想要预测参数 07/11 21:28
6F：→ boGhosts: 感觉上像是要研发一台自动修图机器人的感觉 XD 07/11 21:29
7F：→ boGhosts: 从已知的经验，在已知的处理引擎上做未知的事 07/11 21:30
8F：→ boGhosts: 因为脑海里面一直有之前AlphaGo的印象，才想说有没有机 07/11 21:31
9F：→ boGhosts: 会，因为下棋也是，有很多既存的棋谱，然後想要达到 07/11 21:31
10F：→ boGhosts: 目标（也就是赢棋），从过往经验学习怎麽去达到目标 07/11 21:31
11F：→ aaaba: 资料量大的话当然可行啊，只是神经网络有很多预先的参数要 07/11 21:48
12F：→ aaaba: 设计，包括网络架构，leaning rate, 输入特徵该喂什麽等等 07/11 21:48
13F：→ aaaba: ，最好能找到相关成果加以延伸，从零开始会搞死人 07/11 21:48
14F：推 adgjl5645: 记得很多人做过这种东西了，今年台湾 pycon 就有一场在 07/12 01:18
15F：→ adgjl5645: 讲这个，可以找找看 07/12 01:18