本文属于笔记的第一个版本，只记录了核心思想。

人脸识别

人脸识别和人脸验证问题，人脸识别要比人脸验证难得多，因为人脸识别是一个一对多的问题。假如你的人脸识别准确率为99%，还可以，但是应用到100个人上犯错的额机会就是100倍了

one-shot学习

人脸识别问题一个挑战就是我们需要解决一次学习问题，一种方法是将图片进行学习，输出分类是哪个人，这种方法显然不灵活，当新增人模型还需要增加分类重新学习。
我们构建一个similarity函数，$similarity(img1,img2) = degree of difference between images$similarity(img1,img2)=degreeofdifferencebetweenimages，输出两张照片的差异值。

siamese网络

将两个输入放入有相同参数的神经网络，得到两个128维的向量，然后定义编码之差的范数$d(x^{(1)},x^{(2)})=||f(x^{(1)}-f(x^{(2)}))||_2^2$d(x(1),x(2))=∣∣f(x(1)−f(x(2)))∣∣22​
我们要训练的目标就是当是同一个人时，使上述的范数越小越好，当训练的目标不是同一个人时，范数越大越好。

triplet损失

方法之一：定义三元组损失函数
我们需要比较Anchor和Positive的距离与Anchor和Negative的距离。

我们希望有如下式子

然后对表达式做一点修改，防止出现0<=0，增加的$\alpha$α称为间隔

然后定义损失函数：
只要左式小于等于0，损失函数就为0，如果没有达到目标，即损失函数为正，就需要最小化损失函数来达到使损失函数为0的结果。

三元组数据集的选择

关于A P N，N不要随机选择，应该选择与A相近的，这样神经网络才能竭尽全力使NA的距离变大。

人脸验证与二分类

我们还可以将人脸识别问题当成一个二分类问题。如下式，如果是相同的人输出为1，如果是不同的人输出为0。图下的绿色公式表示另外一种公式，叫做卡方公式

神经网络风格迁移

CNN特征可视化

卷积网络每一层可以检测到的特征趋于复杂，即由浅层到深层，检测到的特征越来越具体。

代价函数

假设G为生成图像，C是内容图像，S是风格图像。我们将代价函数分为两部分
内容代价$J_content(C,G)$Jc​ontent(C,G)和风格代价$J_style(C,G)$Js​tyle(C,G)
$J(G)=\alpha{J_content(C,G)}+\beta{J_style(C,G)}$J(G)=αJc​ontent(C,G)+βJs​tyle(C,G)
算法运行：首先随机初始化生成图像G，然后使用梯度下降对代价函数最小化。

内容代价函数

假如隐藏层很小，他会在像素上非常接近生成图片的像素；如果很深，假如图片有狗，他就会生成一只狗。所以实际中，代价层l不会太浅也不会太深。通常选择在网络的中间层。
我们要衡量一个内容图片和生成图片在内容上的相似度，我们令$a^{[l][C]和a^{[l][G]}}$a[l][C]和a[l][G]表示图片C和G的l层的**函数值，如果这两个**值相似，则认为内容相似
$J_content(C,G)=\frac{1}{2}||a^{[l][C]-a^[l][G]}||^2$Jc​ontent(C,G)=21​∣∣a[l][C]−a[l][G]∣∣2

风格代价函数

风格代价通过衡量风格图像和生成图像的G(风格矩阵)的距离。
风格矩阵表现为l层各通道间的相关性，因而风格矩阵的维度$n_c*n_c,n_c$nc​∗nc​,nc​为通道数。
风格矩阵计算的是两个通道的**项数值乘积，因为如果两个通道的**项都很大，那么$G_{kk^{&#x27;}}^{[l]}$Gkk′[l]​也会变得很大，如果他们不相关，那么$G_{kk^{&#x27;}}^{[l]}$Gkk′[l]​就会很小。

然后将S和G带入风格代价函数中计算，得到两个矩阵间的误差，然后加一个F(Frobenius范数)。
最后我们获得对l层定义的代价函数，两个图像S和G之间的范数再乘一个归一化常数。我们也可以对多层使用风格代价函数，并配置不同的权重

一维到三维卷积推广

1D

当应用于1D数据，与2D数据类似，这时我们只需要1x5维度的过滤器，一次做卷积，如下图，我们可以获取一个10x1的结果数据。

3D

如下图，3D与2D并无太大区别，相当于增加一个维度，而过滤器可能为4维。CT医疗扫描是3D数据的一个实例

参考第四周 特殊应用：人脸识别和神经风格转换