文章目录

  • 作业1：快乐房子 - 人脸识别
    • 0. 朴素人脸验证
    • 1. 编码人脸图片
      • 1.1 使用卷积网络编码
      • 1.2 Triplet 损失
    • 2. 加载训练过的模型
    • 3. 使用模型
      • 3.1 人脸验证
      • 3.2 人脸识别
  • 作业2：神经风格转换
    • 1. 问题背景
    • 2. 迁移学习
    • 3. 神经风格转换
      • 3.1 计算内容损失
      • 3.2 计算风格损失
        • 3.2.1 风格矩阵
        • 3.2.2 风格损失
        • 3.2.3 风格权重
      • 3.3 总的损失
    • 4. 优化求解
    • 5. 用自己的照片测试

测试题：参考博文

笔记：W4.特殊应用：人脸识别和神经风格转换

作业1：快乐房子 - 人脸识别

背景：04 W2 作业：Keras教程+ResNets残差网络 里的快乐的房子问题

作业里很多想法来源于 FaceNet（https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf）

FaceNet 学习了神经网络，可以把一个脸部图像编码成一个128个数的向量，通过比较两个这样的向量，判断这两个图片是不是同一个人

  • 导入一些包
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, ZeroPadding2D, Activation, Input, concatenate
from keras.models import Model
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.layers.pooling import MaxPooling2D, AveragePooling2D
from keras.layers.merge import Concatenate
from keras.layers.core import Lambda, Flatten, Dense
from keras.initializers import glorot_uniform
from keras.engine.topology import Layer
from keras import backend as K
K.set_image_data_format('channels_first')
# 数据格式，通道数在前 （												


											

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