DeepFace
今天微博上传一篇CVPR2014 Facebook AI Lab 的paper“DeepFace: Closing the Gap to
Human-Level Performance in Face Verification”，有这么几个特点：
1、Alignment：2D转3D，align；另外有一个很重要的信息不知道大家看到了没Figure1的最后一句“A new view
generated by the 3D model (not used in this paper）”。我对这一句感受特别深，简单来说，有了3D
model，匹配空间会大了很多；
2、9层神经网络，max-pooling只加在了第一层，因为加多了会丢失信息、损失精度；
3、batch SGD训练，ReLU激活函数，解稀疏；
4、GPU
5、Ensemble：Combined=2D alignment RGB 训练出的模型+灰度图出来的模型+3D alignment
RGB出来的模型，通过svm学习融合参数；Ensemble总会比single效果要好一些~
原文链接：http://www.zhizhihu.com/html/y2014/4496.html
Human-Level Performance in Face Verification”，有这么几个特点：
1、Alignment：2D转3D，align；另外有一个很重要的信息不知道大家看到了没Figure1的最后一句“A new view
generated by the 3D model (not used in this paper）”。我对这一句感受特别深，简单来说，有了3D
model，匹配空间会大了很多；
2、9层神经网络，max-pooling只加在了第一层，因为加多了会丢失信息、损失精度；
3、batch SGD训练，ReLU激活函数，解稀疏；
4、GPU
5、Ensemble：Combined=2D alignment RGB 训练出的模型+灰度图出来的模型+3D alignment
RGB出来的模型，通过svm学习融合参数；Ensemble总会比single效果要好一些~
原文链接：http://www.zhizhihu.com/html/y2014/4496.html
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