实验结果
图片发自简书App
深度神经网络一般使用CNN，而CNN的改进又有Resnet残差网络，引入shortcut connection，以避免梯度弥散和爆炸，当前层让前面好多层的特征也可以随着前一层一起输入到当前层网络中去。
比较成熟的网络现在有VGG-16等。
训练过程有一个叫Triplet loss的损失函数，用于训练网络，其原理是一个三元组中，同一类别的距离应小于相异类别的距离加上一个阈值。
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深度神经网络一般使用CNN，而CNN的改进又有Resnet残差网络，引入shortcut connection，以避免梯度弥散和爆炸，当前层让前面好多层的特征也可以随着前一层一起输入到当前层网络中去。
比较成熟的网络现在有VGG-16等。
训练过程有一个叫Triplet loss的损失函数，用于训练网络，其原理是一个三元组中，同一类别的距离应小于相异类别的距离加上一个阈值。
目录 人脸识别(Face Recognition)入门 1. 人脸检测 2. 人脸特征提取 3. 人脸识别 总结 -------------------- 人脸
在本教程中，我将解释 Python face\_recognition 库的设置和使用。该库可用于使用 Python 检测人脸并识别面部特征。 -----------
使用face\_recognition模块进行人脸识别的默认调用方式为： 1. load\_image\_file加将包含已知人脸的图片加载为numpy数组 2. f
写了一个linux下的Face Recognition的封装，当作是练习。 C++的封装，结合opencv，使用方便。 [https://github.com/zaca
[http://blog.csdn.net/smartempire/article/details/31373817][http_blog.csdn.net_smartempi
![700][] ![700 1][] 实验结果 图片发自简书App 深度神经网络一般使用CNN，而CNN的改进又有Resnet残差网络，引入shortcut co
face\_recognition 人脸识别初始 说到人脸识别，我们肯定会联系到机器学习，机器学习说起来可能遥不可及，在python 当道的今天，如何快速实现人脸识别功能
环境配置 Python 3.6（必须是） Windows10(不是官方支持的,但也能用) 前言： face\_recognition这个项目尤其是dlib
GitHub地址：[https://github.com/ageitgey/face\_recognition][https_github.com_ageitgey_face_
GitHub地址：[https://github.com/ageitgey/face\_recognition][https_github.com_ageitgey_face_
ゝ一世哀愁。
￡神魔★判官ぃ
深藏阁楼爱情的钟
「爱情、让人受尽委屈。」
太过爱你忘了你带给我的痛
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