㈠ 人臉識別網路 FaceNet
在2015年，科技巨頭谷歌引領了人臉識別技術的新紀元，推出了*性的FaceNet，一個深度學習驅動的面部識別系統，旨在實現精準的驗證、識別和聚類。這款系統在大規模資料庫中展現了卓越的識別精度，其核心在於深度卷積神經網路的巧妙運用，它能將人臉映射至一個128維的歐幾里得空間，其中，距離的接近程度直接反映了相似度的高低。訓練FaceNet的過程，就像解構一幅復雜的拼圖，使用三元組數據（兩張屬於張三的臉和一張屬於李四的臉）作為優化模型的線索，通過對比和優化，使模型能夠區分個體之間的細微差異。
FaceNet的訓練流程嚴謹且細致，首先進行人臉數據的預處理，包括面部檢測和對齊，確保輸入的每一張臉都處於最佳的比較狀態。然後，深度卷積神經網路負責提取關鍵特徵，並進行標准化處理，以便於模型的學習。同時，損失函數和梯度更新機制確保了模型的穩定進步。在推理階段，主要步驟包括人臉檢測、特徵點定位和對齊，接著利用模型的高效能力，直接提取特徵，無需復雜的計算，即可實現人臉驗證、識別和聚類。
FaceNet的架構基於Zeiler&Fergus的經典設計，擁有22層深度和140M參數，其計算量達到了驚人的16億。它巧妙地結合了Inception和ResNet等多種先進的網路結構，輸出的128維向量經過L2范數歸一化，被映射到一個超球面上，以此來衡量圖像間的相似度。訓練時，FaceNet採用三元損失函數，通過優化選擇相似對和不相似對，尤其是確保每批次包含足夠的正樣本對和挑戰性的負樣本對，以避免模型過早陷入低質量解。這種策略既保證了精度，又提高了模型的魯棒性。
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