目录:sheng的学习笔记-AI目录-CSDN博客
需要学习卷机神经网络等知识，见ai目录
目录
基础知识：
人脸验证（face verification）
人脸识别（face recognition）
One-Shot学习（One-shot learning）
困难点：
编辑
传统的解决办法
解决方案-Similarity函数
Siamese 网络（Siamese network）
Triplet 损失
triplet训练集的选择
编辑
人脸验证与二分类（Face verification and binary classification）
提升部署效果的技巧
参考文章：
基础知识：
人脸验证（face verification）
如果你有一张输入图片，以及某人的ID或者是名字，这个系统要做的是，验证输入图片是否是这个人。有时候也被称作1对1问题，只需要弄明白这个人是否和他声称的身份相符
人脸识别（face recognition）
最大的难度就是，你提供了一个照片，ai程序如何通过一个照片，判断当前显示器捕捉的头像，和照片中的是否一个人，因为ai是给予海量数据训练出的模型，但目前仅有一个照片，用传统的ai模型，显然无法达到目的
One-Shot学习（One-shot learning）
困难点：
假设你的数据库里有4张你们公司的员工照片，实际上他们确实是我们deeplearning.ai的员工，分别是Kian，Danielle，Younes和Tian。现在假设有个人（编号1所示）来到办公室，并且她想通过带有人脸识别系统的栅门，现在系统需要做的就是，仅仅通过一张已有的Danielle照片，来识别前面这个人确实是她。相反，如果机器看到一个不在数据库里的人（编号2所示），机器应该能分辨出她不是数据库中四个人之一
所以在一次学习问题中，只能通过一个样本进行学习，以能够认出同一个人。大多数人脸识别系统都需要解决这个问题，因为在你的数据库中每个雇员或者组员可能都只有一张照片。
传统的解决办法
有一种办法是，将人的照片放进卷积神经网络中，使用softmax单元来输出4种，或者说5种标签，分别对应这4个人，或者4个都不是，所以softmax里我们会有5种输出。但实际上这样效果并不好，因为如此小的训练集不足以去训练一个稳健的神经网络。
而且，假如有新人加入你的团队，你现在将会有5个组员需要识别，所以输出就变成了6种，这时你要重新训练你的神经网络吗？这听起来实在不像一个好办法。
解决方案-Similarity函数
Siamese 网络（Siamese network）
这是个常见的卷积网络，根据输入x，通过一些列卷积，池化和全连接层，最终得到这样的特征向量，有时这个会被送进softmax单元来做分类，但这次我们不这样做。
对于编号1和编号2 ，都会生成128维的向量f(x1)和f(x2)
对于两个不同的输入，运行相同的卷积神经网络，然后比较它们，这一般叫做Siamese网络架构
x
Triplet 损失
要想通过学习神经网络的参数来得到优质的人脸图片编码，方法之一就是定义三元组损失函数然后应用梯度下降。
为了应用三元组损失函数，你需要比较成对的图像，比如这个图片，为了学习网络的参数，你需要同时看几幅图片，比如这对图片（编号1和编号2），你想要它们的编码相似，因为这是同一个人。然而假如是这对图片（编号3和编号4），你会想要它们的编码差异大一些，因为这是不同的人。
用三元组损失的术语来说，你要做的通常是看一个 Anchor 图片，你想让Anchor图片和Positive图片（Positive意味着是同一个人）的距离很接近。然而，当Anchor图片与Negative图片（Negative意味着是非同一个人）对比时，你会想让他们的距离离得更远一点
三元组损失函数的定义基于三张图片，假如三张图片A、P、N，即Anchor样本、Positive样本和Negative样本，其中Positive图片和Anchor图片是同一个人，但是Negative图片和Anchor不是同一个人。
这是一个三元组定义的损失，整个网络的代价函数应该是训练集中这些单个三元组损失的总和。假如你有一个10000个图片的训练集，里面是1000个不同的人的照片，你要做的就是取这10000个图片，然后生成这样的三元组，然后训练你的学习算法，对这种代价函数用梯度下降，这个代价函数就是定义在你数据集里的这样的三元组图片上。
注意，为了定义三元组的数据集你需要成对的A和P，即同一个人的成对的图片，为了训练你的系统你确实需要一个数据集，里面有同一个人的多个照片。这是为什么在这个例子中，我说假设你有1000个不同的人的10000张照片，也许是这1000个人平均每个人10张照片，组成了你整个数据集。如果你只有每个人一张照片，那么根本没法训练这个系统。当然，训练完这个系统之后，你可以应用到你的一次学习问题上，对于你的人脸识别系统，可能你只有想要识别的某个人的一张照片。但对于训练集，你需要确保有同一个人的多个图片，至少是你训练集里的一部分人，这样就有成对的Anchor和Positive图片了
triplet训练集的选择
选择A和P的差异比较大的图片进行训练，看下面，虽然A和P是一个人，但照片风格差异比较大，逼迫网络对于相同人的识别敏感度增加
总结一下，训练这个三元组损失你需要取你的训练集，然后把它做成很多三元组，这就是一个三元组（编号1），有一个Anchor图片和Positive图片，这两个（Anchor和Positive）是同一个人，还有一张另一个人的Negative图片。这是另一组（编号2），其中Anchor和Positive图片是同一个人，但是Anchor和Negative不是同一个人，等等。
人脸验证与二分类（Face verification and binary classification）
Triplet loss是一个学习人脸识别卷积网络参数的好方法，还有其他学习参数的方法，让我们看看如何将人脸识别当成一个二分类问题。
另一个训练神经网络的方法是选取一对神经网络，选取Siamese网络，使其同时计算这些嵌入，比如说128维的嵌入（编号1），或者更高维，然后将其输入到逻辑回归单元，然后进行预测，如果是相同的人，那么输出是1，若是不同的人，输出是0。这就把人脸识别问题转换为一个二分类问题，训练这种系统时可以替换Triplet loss的方法。
总结一下，把人脸验证当作一个监督学习，创建一个只有成对图片的训练集，不是三个一组，而是成对的图片，目标标签是1表示一对图片是一个人，目标标签是0表示图片中是不同的人。利用不同的成对图片，使用反向传播算法去训练神经网络，训练Siamese神经网络。
提升部署效果的技巧
一个计算技巧可以帮你显著提高部署效果，如果这是一张新图片（编号1），当员工走进门时，希望门可以自动为他们打开，这个（编号2）是在数据库中的图片，不需要每次都计算这些特征（编号6），不需要每次都计算这个嵌入，你可以提前计算好，那么当一个新员工走近时，你可以使用上方的卷积网络来计算这些编码（编号5），然后使用它，和预先计算好的编码进行比较，然后输出预测值。
因为不需要存储原始图像，如果你有一个很大的员工数据库，你不需要为每个员工每次都计算这些编码。这个预先计算的思想，可以节省大量的计算，这个预训练的工作可以用在Siamese网路结构中，将人脸识别当作一个二分类问题，也可以用在学习和使用Triplet loss函数上
参考文章：
吴恩达的神经网络教程
