在人工智能领域如何快速搭建一个人脸识别的神经网络过算法模型?
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人脸识别的神经网络需要解决距离函数d的问题,那么如何才能学到函数d呢?因为只有学到函数d,我们才能知道输入的两张人脸是不是同一个人,我们可以学习一下Siamese 网络
这个网络是这样的,输入一张图片x(1),经过卷积神经网络可以得到一个128维的特征向量。我们可以认为这128维向量和输入x(1)的关系是((1))。把((1))看作是输入图像(1)的编码
当我们有一个已经训练好的神经网络的时候,我们就可以将所有的图片都输入到神经网络中得到每张图片对应的128维特征向量,特征向量可以用于函数d,那么我们就可以定义d,,将(1)和(2)
的距离定义为这两幅图片的编码之差的范数
它可以告诉你两张图片是否是同一个人,只需要看d的大小
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