吴恩达 深度学习 卷积神经网络 特殊应用:人脸识别和神经风格转换

1.人脸识别

人脸验证 1:1

人脸识别 1:N

 

2.One-Shot Learning

单样本多分类学习

吴恩达 深度学习 卷积神经网络 特殊应用:人脸识别和神经风格转换_第1张图片

 

3.Siamese Network

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通过Siamese网络得到一个人脸的128维特征

计算

如果值很大,则不是一个人

否则,是一个人

 

4.Tripiet损失

数据集:关于1K个人的10K个图片,P与A关于同一人的样本,N与A关于不同人的样本

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一组Tripiet损失

总损失

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5.面部验证与二分类

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将不同样本的特征值通过计算得到的结果与阙值比较得到Y

 

6.神经风格转移

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在某一层中选出一个单元,找出能够最大程度激活的九张图片,反复挑选

吴恩达 深度学习 卷积神经网络 特殊应用:人脸识别和神经风格转换_第8张图片

代价函数:

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K,K′代表不同的通道1...n_c

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7.一维、三维卷积操作

保持输入和过滤器通道数一致

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