卷积神经网络 — 特殊应用：人脸识别和神经风格迁移
Part 1：人脸识别
1. 人脸验证和人脸识别
人脸验证（Verification）：
Input：图片、名字/ID；
Output：输入的图片是否是对应的人。
1 to 1 问题。
人脸识别（Recognition）：
拥有一个具有K个人的数据库；
输入一副人脸图片；
如果图片是任意这K个人中的一位，则输出对应人的ID。
人脸识别问题对于人脸验证问题来说，具有更高的难度。如对于一个验证系统来说，如果我们拥有99%99%的精确度，那么这个验证系统已经具有了很高的精度；但是假设在另外一个识别系统中，如果我们把这个验证系统应用在具有K个人的识别系统中，那么系统犯错误的机会就变成了K倍。所以如果我们想在识别系统中得到更高的精度，那么就需要得到一个具有更高精度的验证系统。
2. one shot learning
对于大多数的人脸识别系统都存在的一个问题就是one shot learning。
什么是one shot learning：
对于一个人脸识别系统，我们需要仅仅通过先前的一张人脸的图片或者说一个人脸的样例，就能够实现该人的识别，那么这样的问题就是one shot 问题。对于存在于数据库中的人脸图片，系统能够识别到对应的人；而不在数据库中的人脸图片，则系统给出无法通过识别的结果。
对于one shot learning 问题，因为只有单个样本，是不足以训练一个稳健的卷积神经网络来进行不同人的识别过程。而且，在有新的样本成员加入的时候，往往还需要对网络进行重新训练。所以我们不能以传统的方法来实现识别系统。
Similarity 函数：
为了能够让人脸识别系统实现一次学习，需要让神经网络学习 Similarity 函数：
d(img1, img2)：两幅图片之间的差异度
输入：两幅图片
输出：两者之间的差异度
如果 d(img1,img2)⩽τd(img1,img2)⩽τ，则输出“same”;
如果d(img1,img2)>τd(img1,img2)>τ，则输出“different”.
对于人脸识别系统，通过将输入的人脸图片与数据库中所拥有的图片成对输入Similarity函数，两两对比，则可解决one shot problem。如果有新的人加入团队，则只需将其图片添加至数据库即可。
3. Siamese 网络
利用Siamese 网络来实现 Similarity 函数。
构建网络：
对于一个卷积神经网络结构，我们去掉最后的softmax层，将图片样本1输入网络，最后由网络输出一个N维的向量（图中实例以128表示），这N维向量则代表输入图片样本1的编码。将不同人的图片样本输入相同参数的网络结构，得到各自相应的图片编码。
Similarity 函数实现：
将Similarity 函数表示成两幅图片编码之差的范数：
d(x1,x2)=||f(x1)−f(x2)||22
d(x1,x2)=||f(x1)−f(x2)||22
那么也就是说：
我们的神经网络的参数定义了图片的编码；
学习网络的参数，使我们得到好的Similarity
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