论文： 　　Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks 提出背景： 　　作者认为前人所研究的风格迁移问题，是基于从源图像中重新采样该图像的风格像素的分布，从而生成一个新的类似于源图像的风格像素分布，加到目标图像中 ...

由于风格迁移（styletransform）训练耗时费力，所以在投入时间和电力之前，我们先看一看别人的成功经验。 1、This is the pink style's image: 2、This is the triangle one: 3、The fire ones come ...

迁移学习概述背景随着越来越多的机器学习应用场景的出现，而现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。传统机器学习(主要指监督学习) 基于同分布假设 需要大量标注数据 然而实际使用过程中不同数据集可能存在 ...

4.1什么是人脸识别 （1）人脸验证（face verification）:1对1，输入一个照片或者名字或者ID，然后判断这个人是否是本人。 （2）人脸识别（face recognition）:1对多，判断这个人是否是系统中的某一个人。 4.2One-shot学习 （1）比如一个公司的员工 ...

构造一个准确率高的verification，然后再把它应用到人脸识别中。 2 一次学习( On ...

本文的keras后台为tensorflow，介绍如何利用预编译的模型进行迁移学习，以训练和识别自己的图片集。 官网 https://keras.io/applications/ 已经介绍了各个基于ImageNet的预编译模型，对于我们来说，既可以直接为我所用进行图片识别，也可在其基础上进行迁移 ...

数据不够怎么训练深度学习模型？不妨试试迁移学习 本质就是这个图！pretrained model就是你截取的部分神经网络模型（迁移学习），而nanonet就是你自己加入的网络层。 随着深度学习技术在机器翻译、策略游戏和自动驾驶等领域的广泛应用和流行，阻碍该技术 ...

距离上次写博客已经好久好久好久了，真是懈怠的生活节奏，整天混吃等死玩游戏，前些日子做毕业设计时总算又学了点新东西。学了一点深度学习和卷积神经网络的知识，附带着详细学习了一下前段时间我觉得比较有意思的图像风格转换。毕竟是初学，顺便把神经网络方面的知识也写在前面了，便于理解。若有 ...