所以我一直在阅读Leon Gatys在2016年发表的关于神经风格转移的论文，但我仍然不明白内容丢失，风格丢失或完全丢失发生了什么。有人可以用简单的术语解释一下算法的这些步骤中发生了什么。
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因此，在内容丢失中，我们发现生成的图像的中间特征映射和内容图像之间的均方误差。在样式损失中，我们发现样式图像的中间特征映射和使用克矩阵生成的图像之间存在错误。总损失按上述损失的加权和计算。实际发生的情况是，当总损失得到优化时，总损失中内容丢失的存在确保了生成的图像中存在内容特征。使用克矩阵进行样式损失可确保样式特征在生成的图像中优化分布。我不是专家，因此这个答案可能有错误，但这是我到目前为止所理解的。