“吴恩达老师课程原地址[1]
然后输出两张图片的差异值--如果你放进同一个人的两张照片,你希望他能输出一个很小的值,如果你放进两个长相差别很大的人的照片
“Taigman Y, Yang M, Ranzato M, et al. DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification[C]// IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE Computer Society, 2014:1701-1708.
进行表示,而系统的目的就是调整参数使得如果
和
表示的是同一张图片则
的目标函数可以尽可能的小。得如果
和
表示的是不同的图片则
的目标函数可以尽可能的大。
“Schroff F, Kalenichenko D, Philbin J. FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering[J]. 2015:815-823.
这里的
习惯被称为 margin.
往往很容易达到,这就使在选择图片数据构成难以训练的 A,P,N 三元组--
“Taigman Y, Yang M, Ranzato M, et al. DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification[C]// IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE Computer Society, 2014:1701-1708.
其中
表示非线性激活函数。或基于 **X-square similarity 函数的回归方法**
[1]
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm