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人脸识别系统面临一个关键挑战——一次学习问题。这意味着在大多数应用中，只需提供单张图片或一张人脸样例即可完成识别任务。然而，历史上深度学习在仅有一个训练样例时表现不佳。让我们通过一个直观的例子探讨这一问题，并提出解决方案。

问题背景

假设数据库中有4张员工照片，分别是Kian、Danielle、Younes和Tian。系统需要通过一张已知的Danielle照片识别前方的个人是否为她。如果是陌生人，系统应明确地将其识别为非数据库成员。一次学习问题的核心在于，只通过一个样本进行学习，以确保能够识别同一人。

传统方法使用卷积神经网络（CNN）+ Softmax层进行分类，输出4种或5种标签（4名员工或非员工）。但这种方法效果有限，因为小样本集难以训练稳健网络。此外，新增人员后需要重新训练网络，这显然不现实。

解决方案：学习相似度函数

要实现一次学习，需要设计一个函数，能够通过一张图片识别另一个人。CNN能够提取图像特征，但直接使用难以解决小样本问题。因此，学习一个相似度函数尤为关键。

相似度函数的作用

函数d接受两张图片，输出差异值。当输入同一人两张照片时，差异值应最小；当输入陌生人时，差异值应较大。通过设定阈值（d>阈值为不同人，d<=阈值为同一人），可以有效解决人脸验证问题。

函数定义

函数d的核心是计算两张图片的差异。例如，输入两张图片后，输出差异值。通过训练网络学习这个函数，可以实现一次学习任务。一旦训练完成，只需对新图片与数据库内任意一张图片进行比较即可完成认证。

优势

这种方法解决了小样本问题。只要网络学会了相似度函数，新人员加入只需更新数据库即可，无需重新训练整个网络。

下一步

下篇文章将详细讲解如何训练神经网络，学习相似度函数d。

说明

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