-
2 votesanswersviews
Facenet：使用面嵌入集的集合
Facenet是面部识别的深度学习模型 . 它被训练用于提取特征，即通过称为嵌入的固定长度矢量来表示图像 . 训练之后，对于每个给定的图像，我们将第二个最后一层的输出作为其特征向量 . 此后，我们可以基于特征和一些距离函数（例如欧几里德距离）来进行验证（以判断两个图像是否是同一个人） . 三元组损失是一种损失函数，基本上说，同一个人的特征向量之间的距离应该很小，并且不同人之间的距离应该很大 . 我... -
7 votesanswersviews
scikit-learn GMM产生正对数概率
我正在使用python scikit-learn包中的高斯混合模型来训练我的数据集，但是，当我编码时，我想到了 G =混合物.GMM（...） G.fit（...） G.score（总和特征） 得到的对数概率是正实数...为什么？不是对数概率保证为负数？ 我知道了 . 高斯混合模型返回给我的是对数概率“密度”而不是概率“质量”，所以正值是完全合理的 . 如果协方差矩阵接近单数，那么...