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卷积神经网络(CNN)小结

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。 感受野和权值共享 卷积神经网络一个牛逼的地方就在于通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数,这有助于提高一般前向BP算法的训练性能。 感受野其实就是一个隐藏层神经元的局部连接大小。在全连接结构的神经网络中,隐藏层神经元和输入层的所有神经元都存在形成连接,带来的潜在问题是参数数量的膨胀。假设输入的是一幅像素为100100的图像,隐含层有1000个节点,光这一层就有(100100+1)*1000个权重需要训练,这不仅容易过拟合,而且极容易陷入局部最优。在卷积神经网络中,感受野就是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映射的区域大小,即隐藏层神

中国团队夺得MegaFace百万人脸识别冠军,精度98%再创记录,论文代码+数据全开源

人脸识别被很多人认为是个成熟领域的问题,在知名的人脸识别评测 LFW 中,很多团队都取得了接近乃至超过 99.80% 的成绩,这在 2017 年人脸识别诸多报道中都可以看到,由于 LFW 评测中存在个别错误数据的缘故,这个成绩意味着接近满分。 尽管 LFW 是一个 1 比 1 比对任务,这仍然说明了在较小规模数据集上的人脸识别问题基本已经得到解决。然而在大规模人脸识别中,挑战依然存在。例如 MegaFace 百万人脸识别挑战,这是个 1 比 N 比对测试,即便在 LFW 上表现良好的模型也常常只能达到 60% 多的精度。2018 年 2 月,我们通过系列努力,将 MegaFace 的精度提升到了 98%,超过俄罗斯 Vocord 公司保持的 91% 的纪录,让这一大规模人脸识别具备了一个更加良好的 baseline。我们同时公布了代

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