深度学习（八）

卷积神经网络

人脸识别

1、一次学习问题
仅仅通过一个训练样例来识别，解决问题的关键是学习一个差异函数，能输出两张输入图片的相似度
2、实现（Siamese）：通过相同的网络输出向量，比对输出向量的差异大小；使用的代价函数是一个三元损失函数，包括输入图片，正样本，负样本，其定义如下：
$L(A,P,N) = \max (||f(A) - f(P)|{|^2} - ||f(A) - f(N)|{|^2} + \alpha )$
训练的一个技巧是寻找一些难训练的图片对，这样可以增加精度

风格迁移

1、代价函数：$J = \alpha {J_c} + \beta {J_s}$