一击学习的人脸识别

Question

我是深度学习的新手。我从面部识别示例开始，发现基于训练数据的模型有2种类型。 1.使用暹罗网络进行一次学习：我们可以使用很少的数据来训练模型。 2.卷积神经网络：需要大量数据来训练模型。

我们能否将这些方法结合使用在Tensorflow中使用CNN的一次性学习吗？

Answer 1

据我所知，CNN需要大量数据来训练模型。因此，我们无法在CNN上实现一次射击学习功能

Answer 2

是的，您可以使用预先训练的CNN（例如FaceNet或Vgg2）来进行一次学习。使用Keras，您可以轻松加载以下模型：

from keras_vggface.vggface import VGGFace
model = VGGFace(model='resnet50', include_top=False,
                    input_shape=(224, 224, 3), pooling='avg')