特殊應用：人臉識別和神經風格轉換
阿新 • • 發佈：2021-08-02
Triplet損失
為了應用三元組損失函式，我們需要比較成對的影象。
為了學習網路的引數，你需要同時看幾幅圖片，比如這兩張，你想要它們的編碼相似因為這是同一個人，然而假如是這對圖片，你會想要它們的編碼差異大一些。用三元組損失的術語來說，你要做的通常是看一個anchor圖片，你想讓anchor圖片和positive(意味著是同一個人)圖片的距離很接近， 然而與negative圖片對比時，你想要圖片的距離遠一點。這就是為什麼叫做三元組損失，它同時包括你看到的anchor、positive、negative三種圖片，簡寫成APN
三元組損失函式的定義是基於三張圖片的
代價函式
給你一個內容影象C，給定一個風格圖片S，而你的目標是生成一個新圖片G。為了實現神經風格遷移，你要做的是，定義一個關於G的代價函式J。用來判斷 某個生成影象的好壞。我們將使用梯度下降法去最小化J(G)以便於生成這個影象。
如何判斷生成影象的好壞，我們需要將代價函式定義為兩個部分：第一部分被稱作內容代價這是一個關於內容圖片和生成圖片的函式。它是用來度量生成圖片的內容與內容圖片C的內容有多相似然後我們會把結果加上；一個風格代價函式，也就是關於S和G的函式用來度量圖片G的風格和圖片S的風格的相似度。最後我們用兩個超參α與β來確定內容代價和風格代價。