条件VAE
这几天时间自己把TensorFlow Probability
里面的几个例子过了一遍,希望以后可以做出一些深度学习与概率论结合的成果。
今天我试着用TensorFlow Probability
把条件VAE实现一下。这个条件VAE通过控制传统VAE
中的正态分布的均值来达到分类生成的效果,这样每个类别都有一个专属均值,可以通过这个专属均值来生成与此类相似的结果。
这几天时间自己把TensorFlow Probability
里面的几个例子过了一遍,希望以后可以做出一些深度学习与概率论结合的成果。
今天我试着用TensorFlow Probability
把条件VAE实现一下。这个条件VAE通过控制传统VAE
中的正态分布的均值来达到分类生成的效果,这样每个类别都有一个专属均值,可以通过这个专属均值来生成与此类相似的结果。
要搞个人脸识别的应用,花了半天时间浏览一下,准备基于open face
的模型来做移植。下面是对开源库face-recognition的使用指南进行一个翻译,看了一下基本知道了大致流程。不过我记得上次写过L softmx -> A
softmx -> AM
softmax的这些loss
都是用在人脸识别里面的,但是如果基于softmax loss
的话,每加一个人脸不都是要重新训练一波吗?不知道是不是这个情况,目前还没看到别的方式。