导入FaceNet的一些坑

简介

FacenNet是谷歌提出的一种新的人脸识别的方法,该方法在LFW数据集上的准确度已经达到了99.65%。

FaceNet论文

FaceNet实现

正文

上个周末,Milo在FaceNet的导入上踩了整整两天的坑,包括开发环境,源代码报错,运行异常等等。希望本文的粗糙填坑可以帮助到更多和Milo一样的人工智障爱好者和初学者。

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用CNN实现Digit Reconizer总结

背景简介

本文实现的是Kaggle竞赛平台上Getting Started级别的Digit Reconizer(即MNIST)。使用Tensorflow搭建了5层卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN),最终取得测试成绩是0.98742。

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为什么梯度方向是函数局部上升最快的方向

谈机器学习,免不了要讲损失函数;讲损失函数,避不开梯度下降;运用梯度下降,必先确定梯度方向。为什么梯度方向是函数局部上升最快的方向?

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