跟我学算法-人脸识别（Siamese network) 推导

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了跟我学算法-人脸识别（Siamese network) 推导，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含790字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

Siamese network 训练神经网络存在两种形式：

第一种：通过Siamese network 和 三元组损失函数 来训练图片之间的间隔

第二种： 通过Siamese network 和 sigmoid函数来实现二分类的训练

第一种情况：

      

 

在最后一层使用得是128， 1，

d(x(1), x(2)) = abs(f(x(1) - f(x(2)) 通过对每个维度相减求平方

三元组损失函数

选取目标人物图片和相同人物图片，以及一张不同人物图片。构成两组距离

训练得过程中，使得abs（f（A）- f（P））^ 2+ α < abs(f(A) - f(N)) ^ 2 

loss(A, P, N) = max(abs（f（A）- f（P））^ 2 - abs(f(A) - f(N)) ^ 2  +  α , 0)

在训练时候，一个人至少需要10张图

为了使得训练得时候更加得有难度，我们在挑选图片得时候尽量使得d（A, P）约等于 d(A, N)

 

第二种方式：
       通过Siamese network + sigmoid函数来实现最终得判别

通过两个图片128维得向量，相减，即求X^2, 进行一次全连接操作，输出结果，根据loss进行训练.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的跟我学算法-人脸识别（Siamese network) 推导全部内容，希望文章能够帮你解决跟我学算法-人脸识别（Siamese network) 推导所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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