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  • 特殊应用:人脸识别和神经风格转换

     Triplet损失

    为了应用三元组损失函数,我们需要比较成对的图像。

    为了学习网络的参数,你需要同时看几幅图片,比如这两张,你想要它们的编码相似因为这是同一个人,然而假如是这对图片,你会想要它们的编码差异大一些。用三元组损失的术语来说,你要做的通常是看一个anchor图片,你想让anchor图片和positive(意味着是同一个人)图片的距离很接近, 然而与negative图片对比时,你想要图片的距离远一点。这就是为什么叫做三元组损失,它同时包括你看到的anchor、positive、negative三种图片,简写成APN

     

     三元组损失函数的定义是基于三张图片的

    代价函数

    给你一个内容图像C,给定一个风格图片S,而你的目标是生成一个新图片G。为了实现神经风格迁移,你要做的是,定义一个关于G的代价函数J。用来判断 某个生成图像的好坏。我们将使用梯度下降法去最小化J(G)以便于生成这个图像。

    如何判断生成图像的好坏,我们需要将代价函数定义为两个部分:第一部分被称作内容代价这是一个关于内容图片和生成图片的函数。它是用来度量生成图片的内容与内容图片C的内容有多相似然后我们会把结果加上;一个风格代价函数,也就是关于S和G的函数用来度量图片G的风格和图片S的风格的相似度。最后我们用两个超参α与β来确定内容代价和风格代价。

     内容代价函数

    风格损失函数

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/awsole/p/15091204.html
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