原创 人臉識別中的probe face 和gallery
人臉識別中用train set訓練好一個特徵提取器以後，probe face 和gallery用於測試。 我們先給訓練好的特徵提取器輸入gallery裏的人臉，這樣我們就得到gallery中每個人臉對應的特徵向量，這就是我們的特徵向量
2019-03-07 16:45:27
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原创 人臉識別中的open-set（開集）與close-set（閉集）
人臉識別可以分爲face verification和face identification，前者是給定兩張人臉，判斷是否是同一個人;後者是給定一張人臉，判斷他是人臉庫中的哪個人。 然後看看sphereface中的這張圖： close
2019-03-07 16:45:27
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原创 人臉識別中的embedding
MINST爲例，假設一個batch是256，那麼輸入的維度是（256，28，28，1），經過神經網絡後輸出embedding的維度是（256，2），這裏的2是由於神經網絡最後一層全連接層的維度是2。這裏就相當於把輸入的256張圖片嵌入
2019-03-07 16:45:27
原创 深度學習入門--label-preserving transformations(標籤保留 轉換）
在Alexnet論文當中，提到label-preserving transformations,這是一種減少過擬合的方式。也就是在不影響圖像標籤的前提下，對圖片進行變換，以達到數據增強的目的。通過這種方式增大我們的數據集，來減少過擬合
2019-02-19 06:37:25
原创 英語中“萬”的奇特表示法
最近在讀論文的時候發現了一個很有趣的地方，那就是tens of thousands of 。在網上查找的意思是“成千上萬的“，但是成千上萬在漢語當中是帶有一種形容非常多的驚歎的感情色彩的，而在論文當中的上下文是沒有表示驚歎的感情色彩，反倒
2019-02-19 06:37:25
原创 機器學習入門--正規方程（含推導過程）
一、含義[1] 正規方程是通過求解代價函數的導數，導數爲0來求得theta的值。 二、推導 上面第一個等式是線性迴歸的代價函數，寫成向量化的形式即爲第二個等式，向量的轉置乘以該向量的含義是求向量中各元素的平方和，即XT * X =
2019-02-19 06:37:25
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原创 深度學習入門--標準化，歸一化，零均值化
我們在訓練模型之前，有一個可以加快訓練速度的方法，那就是對訓練數據集進行標準化處理。 爲什麼需要標準化 z-score標準化 假設數據集的每一個訓練樣本只有兩個特徵x1、x2，那麼訓練集： X=[x1(1)x1(2)...x1(m)x
2019-01-16 16:16:06
原创 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow 讀書筆記（第二章）
我對本書中的代碼做了詳盡的註釋，放到了我的github，star我哦(✪ω✪) Q：端到端（end to end） end-to-end（端對端）的方法，一端輸入我的原始數據，一端輸出我想得到的結果。只關心輸入和輸出，中間的步驟全
2018-11-14 00:03:42
原创 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow 讀書筆記（第四章）
本系列主要針對一些閱讀本書過程中遇到的問題進行解答，不羅列知識點。如果遇到其他問題歡迎私信我。文章最後會對本章節內容做總結。 Q：凸函數與凹函數 原文：線性迴歸模型的MSE成本函數恰好是個凸函數 可以按以下方法來記憶凸函數和凹函數，凸
2018-11-08 02:14:54