损失函数在深度学习当中的作用是评价模型的输出效果，一般来说，输出效果越好则损失函数的值越小。
在对模型进行训练时，我们通过损失函数进行梯度下降法的参数修正，使损失函数达到最小值。
在风格迁移的过程里，要评价一张图片的好坏有两个因素：内容评分和风格评分。
内容评分指的是它与contentC图片内容的相似程度，风格评分是指与StyleS的风格相似程度。这两个评分具体怎么算我们下一节再讲。
由这两个评分可以得到损失函数J。
我们首先要用随机数创建一张图片，完成数组的初始化。然后用梯度下降法来使J(G)达到最小值（首先要保证损失函数是只有一个极值的函数，即为凸函数，所以要对函数进行凸优化）。
达到最小值之后训练就完成了。
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