Face Databases From Other Research Groups We list some face databases widely used for face related studies, and summarize the specifications of these databases as below. 1. Caltech Occluded Face in th

训练和测试人脸识别分类器时，总会提到Open-set和Close-set。这俩词到底是什么概念呢？有什么区别呢？所谓close-set，就是所有的测试集都在训练集中出现过。所以每次的预测直接得出测试图片的ID，如果想测试两张图片是不是同一个人，那么就看这两张图片的预测结果是不是相同的ID。一个形象的例子就是，如果把训练集看做教科书，测试集看做考试的话，那么就是考点都在教科书中。而open-set呢

Chen, C., Chen, Q., Xu, J., & Koltun, V. (2018). Learning to see in the dark. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 3291-3300).针对以往的黑暗条件下图像处理的一些挑战，特

如何设计高效的优化算法，降低计算成本，提高训练速度，同时保证模型的性能，是机器学习理论面临的又一挑战。因此，如何设计既具有强大性能又易于解释的模型，以及如何理解和提升模型的泛化能力，是当前机器学习理论的重要研究方向。因此，如何设计具有迁移学习能力和自适应学习能力的机器学习模型，使其能够在不同领域和环境中有效工作，是机器学习理论的重要研究方向。因此，如何将因果推理引入机器学习模型，使其能够理解和利用

来源 南-方-都-市-报该报记者检索裁判文书网发现，近年来，通过“捏造”或骗取人脸信息进行违法犯罪的案例，并不鲜见。与技术门槛高的安全攻防不同的是，被查的违法者手段并不高明。比如，在2018年，浙江、四川两地均有人采取将照片制作成3D人脸动态图的办法，破解了支付宝的人脸识别认证系统。而在广大农村地区，人们保护个人信息的意识还远远不够，有违法者就通过免费发放洗衣液、面、油等物品，骗取公民身份证及人脸

转自https://www.zhihu.com/question/37274358作者：瞎扯乱谈链接：https://www.zhihu.com/question/37274358/answer/509684459来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。1.传销的基本模式对于一般人来说，辨别传销和正常销售模式是有一定难度的。以前的传销模式很明显，而...

1，为什么必须在神经网络中引入非线性？2，ReLU在零点不可导，那么在反向传播中怎么处理？3，ReLU的优缺点4，BN解决了什么问题BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度**缓解了深层网络中“梯度弥散”**的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。从字

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The difference between machine learning explainability and interpretabilityIn the context of machine learning and artificial intelligence, explainability and interpretability are often used interchan.

改善机器学习可解释性的技术和方法尽管透明性和道德问题对于现场的数据科学家来说可能是抽象的，但实际上，可以做一些实际的事情来提高算法的可解释性算法概括首先是提高概括性。这听起来很简单，但并非那么简单。当您认为大多数机器学习工程都以非常特定的方式应用算法来发现所需的特定结果时，模型本身可能会感觉像是次要元素-仅仅是达到目的的一种手段。但是，通过改变这种态度来考虑算法的整体运行状况以及运行该算法的...