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吴恩达——人脸识别笔记

一、什么是人脸识别？

人脸验证 vs 人脸识别
人脸验证：
输入图片，名字/ID
输出是否为之前输入的照片中的人
人脸识别：
有k个人输入数据库中（已经训练好的网络）
输入一张的照片
输出ID（是否为k个人中的一个或未识别出）

二、one-shot学习

（一次性学习，不可能每次输入一个人要训练一次网络，所以要构建一个函数，即similarity函数）

吴恩达——人脸识别笔记_第1张图片
小于等于τ就为同一个人，大于τ就为不同人

三、Siamese network

1.理解
吴恩达——人脸识别笔记_第2张图片
每张输入的图片最后都变成一个128维的向量，所以通过输入两个不同的照片判断是否为同一个人是可以通过计算两向量之间的距离，即用similarity函数
2.目标函数
吴恩达——人脸识别笔记_第3张图片
这里：如果输入的两张照片为同一个人，那么就使目标函数最小
如果输入的两张照片为不同人，则是目标函数最大

四、Triplet loss

吴恩达——人脸识别笔记_第4张图片
损失函数
吴恩达——人脸识别笔记_第5张图片
使这里的损失函数为非负。

五、人脸验证与二分类

吴恩达——人脸识别笔记_第6张图片
人脸验证：看输入的照片的人是否是k个人中的一个，结果进行二分类：1 是， 0 否
吴恩达——人脸识别笔记_第7张图片

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