深度学习知识卡片：人脸识别

继续之前的：

1. 《深度学习知识卡片：深度学习基本概念》
2. 《深度学习知识卡片：Logistic 回归》
3. 《深度学习知识卡片：浅层网络的特点》
4. 《深度学习知识卡片：深度神经网络的特点》
5. 《深度学习知识卡片：偏差与方差》
6. 《深度学习知识卡片：正则化》
7. 《深度学习知识卡片：最优化训练》
8. 《深度学习知识卡片：最优化算法》
9. 《深度学习知识卡片：超参数调优》
10. 《深度学习知识卡片：结构化机器学习过程》
11. 《深度学习知识卡片：误差分析》
12. 《深度学习知识卡片：训练集、开发集与测试集》
13. 《深度学习知识卡片：学习方法扩展》
14. 《深度学习知识卡片：卷积神经网络基础》
15. 《深度学习知识卡片：卷积运算的主要参数》
16. 《深度学习知识卡片：深度卷积神经网络架构》
17. 《深度学习知识卡片：经典卷积神经网络》
18. 《深度学习知识卡片：特殊卷积神经网络》
19. 《深度学习知识卡片：实践建议》
20. 《深度学习知识卡片：目标检测算法》

人脸识别有两大类应用：人脸验证（二分分类）和人脸识别（多人分类）。

当样本量不足时，或者不断有新样本加入时，需要使用 one-shot learning，解决办法是学习相似性函数，即确定两张图像的相似性。比如在 Siamese Network 中学习人脸识别时，就是利用两个网络的输出，减少同一个人的两个输出的差别，增大不同人的两个输出之间的差别。