吴恩达《深度学习专项》笔记（十三）：CNN应用：人脸识别与风格迁移_吴恩达 深度学习 人脸识别

在这堂课里，我们要学习两个具体的应用：人脸识别、风格迁移。

相信大家已经在很多地方见识过人脸识别应用了：在火车站，要通过身份证和人脸核实身份；办理业务时，可以用手机完成人脸识别以核实身份；进办公楼时，员工只要刷脸通过就可以打开门禁。通过这节课的学习，我们能够学会如何用CNN完成人脸识别。

神经网络风格迁移是一项有趣的应用。它利用了CNN捕捉图像抽象信息的特点，能够把一幅图像的风格转移到另一幅图像上，从而生成一幅新的图像。这项技术不需要从头训练网络，学完这门课后，我们能快速地用代码实现神经网络风格迁移。

课堂笔记

人脸识别

准确来说，在人脸识别(Face Recognition)任务中，会给定一个有$K$个人的数据库。之后，每一次识别都会输入一张图片，输出这张图片是$K$个人中的哪一个，或者没有检测到相关人士。

有一个与这个相关的任务叫做人脸验证(Face Verification)。这个任务稍微简单一些，输入是一张图片和一个标记身份的数据（比如身份证号），要求输出图片中的人是否符合该身份。

单样本学习

按我们之前学的方法，假如我们在$K$个人的数据库上做识别（分类）任务，应该套用一个CNN模型，并在模型最后接一个$K+1$类的softmax，表示输入图片是K个人中的哪一个，或者都不是。

但是，这样的架构不适合人脸识别任务。以公司的门禁识别为例，这种方法有如下的缺点：

1. 每来一个新同事，模型就要重新训练一次。
2. 每个人都得上传大量的个人照片供网络训练。

理想情况下，我们希望模型能从一张人脸照片中学会分辨这张人脸，这样每个新同事只需要上传一张照片即可。这叫做单样本学习(One-shot Learning)。

为了完成单样本学习，我们可以从另一个角度来建模人脸识别问题：如果输入的人脸和数据库里某张人脸极为相似，我们就说识别出了这张人脸；否则，就说没有识别到有效的人脸。

这样，人脸识别问题就被转换为了一个求两张图片相似度的问题。我们可以让网络学习一个输入是两张图片，输出是二者相似度的一个映射。

孪生网络

在完成和相似度有关的问题时，一种常见的做法是使用孪生网络（Siamese Network)。

假设网络的倒数第二层有128个神经元。在普通分类网络中，这128个神经元输出的长度为128的向量会被输入进最后的softmax层。而在孪生网络中，我们要去掉softmax层，并用这个没有sofrmax的网络$f$分别输出两张图片$x^{(1)},x^{(2)}$对应的128维向量$f(x^{(1)}),f(x^{(2)})$。这样，每张图片有了唯一对应的一个128维向量，这个向量可以看成是该图片的编码(encoding)。而我们又知道，对向量求相似度是很方便的。我们可以利用两张图片的编码求出相似度。

说起向量的相似度，最容易想到是向量间的距离$||v-u|{|}^2$。因此，我们可以i设法让网络学会这样一种关系：

• 若$x^{(i)},x^{(j)}$是同一人，则$||f(x^{(i)})-f(x^{(j)})|{|}^2$很小。
• 若$x^{(i)},x^{(j)}$不是同一人，则 ∣ ∣ f ( x ( i ) ) − f ( x ( j ) ) ∣ ∣ 2 ||f(x^{(i)}) - f(x^{(j)})||^2 ∣∣f(x