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%。
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。
本博客文章为原创内容,版权归作者所有。未经作者书面许可,不得擅自转载。如需转载,请注明原文链接和作者信息。违者将追究法律责任。
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%。
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。
本博客文章为原创内容,版权归作者所有。未经作者书面许可,不得擅自转载。如需转载,请注明原文链接和作者信息。违者将追究法律责任。
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。
本博客文章为原创内容,版权归作者所有。未经作者书面许可,不得擅自转载。如需转载,请注明原文链接和作者信息。违者将追究法律责任。
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?
本博客文章为原创内容,版权归作者所有。未经作者书面许可,不得擅自转载。如需转载,请注明原文链接和作者信息。违者将追究法律责任。