sigma平方是方差
深度学习入门--标准化，归一化，零均值化我们在训练模型之前，有一个可以加快训练速度的方法，那就是对训练数据集进行标准化处理。 0. 为什么需要标准化 1. z-score标准化 假设数据集的每一个训练样本只有两个特...
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sigma平方是方差
深度学习入门--标准化，归一化，零均值化我们在训练模型之前，有一个可以加快训练速度的方法，那就是对训练数据集进行标准化处理。 0. 为什么需要标准化 1. z-score标准化 假设数据集的每一个训练样本只有两个特...
首先可能需要安装一下 PyInstaller： PyInstaller 的官方文档：PyInstaller Manual构建命令： 可选的 opt 有： -D, -–oned...
@Leisurely仰望天空 不客气
人脸识别中的L2 normalization很多论文中都提及对人脸特征进行L2 normalization。 DeepFace： deepface中说对特征进行归一化是为了减少光照的影响。 FaceNet、Sphere...
@Leisurely仰望天空 github上有实现代码，是一个tensorflow实现的sphereface，作者名字叫什么1994，你搜搜
人脸识别中的L2 normalization很多论文中都提及对人脸特征进行L2 normalization。 DeepFace： deepface中说对特征进行归一化是为了减少光照的影响。 FaceNet、Sphere...
1. 位移（translation） 对于一个三维坐标（x, y, z），我们想让它往x轴正方向移动1个单位，往y轴正方向移动1个单位，往z轴正方向移动1个单位，则可以让它加...
很多论文中都提及对人脸特征进行L2 normalization。 DeepFace： deepface中说对特征进行归一化是为了减少光照的影响。 FaceNet、Sphere...
打算实现MNIST在各个loss下训练出来的二维特征分布,持续更新 1.为何绘制出的特征分布只在第一象限 在看center loss论文的时候，自己随便构建了一个网络绘制so...
xi表示第i个实例（脸）的特征向量。yi表示第i个实例的类别。Cyi表示yi类别的中心。目的是使所有实例到中心的距离的和最小。 Reference:[1] 论文阅读 - Ce...
cuda 安装cuda ,及其补丁 输入命令安装Base Installer： sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run 需要注意的是，之前已...
Architecture 结构与VGGnet类似。将全连接层比喻为其filter能看到整张图片的卷积层。 loss 给出了triplet loss的一种新的公式表达，实质同f...
VGGnet和GoogLeNet这种很深的卷积神经网络在图像分类上取得成功，作者就尝试将深度卷积神经网络应用于人脸识别。实验方法跟DeepID2+相同，最终的准确率与Deep...
Locally Connected Layer 文中将Locally Connected Layer应用到神经网络，来提取特征。针对输入的d个特征图，做卷积运算，最终会学习到...
论文提出一种新的loss函数，名叫Triplet Loss。 训练方法 因此我们在训练的时候需要3张图片为一组。有一个问题就是如果我们随机挑选图片，会存在选择的图片组本身An...
