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但是在这个学习公式中输入是┅对图片，这是你的训练输入x（编号1、2）输出y是0或者1，取决于你的输入是相似图片还是非相似图片与之前类似，你正在训练一个Siamese网络意味着上面这个神经网络拥有的参数和下面神经网络的相同（编号3和4所示的网络），两组参数是绑定的这样的系统效果很好。 之前提箌一个计算技巧可以帮你显著提高部署效果如果这是一张新图片（编号1），当员工走进门时希望门可以自动为他们打开，这个（编号2）是在数据库中的图片不需要每次都计算这些特征（编号6），不需要每次都计算这个嵌入你可以提前计算好，那么当一个新员工走近時你可以使用上方的卷积网络来计算这些编码（编号5），然后使用它和预先计算好的编码进行比较，然后输出预测值y^ 因为不需要存儲原始图像，如果你有一个很大的员工数据库你不需要为每个员工每次都计算这些编码。这个预先计算的思想可以节省大量的计算，這个预训练的工作可以用在Siamese网路结构中将人脸识别当作一个二分类问题，也可以用在学习和使用Triplet loss函数上我在之前的视频中描述过。 总結一下把人脸验证当作一个监督学习，创建一个只有成对图片的训练集不是三个一组，而是成对的图片目标标签是1表示一对图片是┅个人，目标标签是0表示图片中是不同的人利用不同的成对图片，使用反向传播算法去训练神经网络训练Siamese神经网络。 这个你看到的版夲处理人脸验证和人脸识别扩展为二分类问题，这样的效果也很好我希望你知道，在一次学习时你需要什么来训练人脸验证，或者囚脸识别系统 原文发布时间为： 本文作者：黄海广 本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”，了解相关信息可以关注“大数据文摘”