keras实现deepid:flatten中间层、merge多个层次、二维图像的处理、权重的保存与重用、Autoencoder

本文档介绍了如何使用Keras实现DeepID网络,包括Convolution2D、MaxPooling2D、Flatten层的使用,以及如何merge多个层次。还涉及权重的保存与重用、早期停止策略在训练过程中的应用。此外,作者探讨了二维图像处理以及Autoencoder的相关内容。

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论文参考:Sun Y, Wang X, Tang X. Deep learning face representation from predicting 10,000 classes[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2014 IEEE Conference on. IEEE, 2014: 1891-1898.

参考这个:https://github.com/stdcoutzyx/DeepID_FaceClassify/blob/master/README_ch.md

由于上面链接使用的theano,所以修改成了keras代码试了一下。




主要学习使用了:

Convolution2D

MaxPooling2D

Flatten

Input

merge


功能主要包括:

构建网络结构(flatten中间层、merge多个层次、二维图像的处理)<

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