17]は近年の顔認識の分野における大きな進歩ですが、大規模な場合では現在のアプローチには顔の検証および認識を効率的に行うことに大きな課題があります。この論文ではFacenetと呼ばれるシステムを紹介します。このシステムは、距離が顔の類似性の尺度に直接対応する小さなユークリッド空間への顔画像からのマッピングを直接学習します。一度このユークリッド空間が生成されると顔の認識、検証、クラスタリング(分類)などのタスクがFacenetの埋め込みを特徴ベクトルとする標準的な手法を用いて簡単に実行できます。learningのアプローチのように中間ボトルネック層ではなく埋め込み自体を直接最適化するようにされています。patchのトリプレットを使用します。私たちのアプローチ優れている点は、表現効率がはるかに優れている点です。1つの顔に128bytesしか使用しない最先端の顔認識性能を達成しています。広く使われているラベル付顔データセットのワイルド(LFW)データセットでは、99.63%という精度の新記録を達成しています。YouTubeの顔データベースでは95.12%を達成しています。私たちのシステムは上記の両方のデータセットで最高のものとして公表された結果[15]と比較してエラー率を30%削減します。lossの概念についても紹介します。データサイエンティストという職業に興味を持ち、色々あった後に現在の大学に進学。BridgeBridgeパターンとはクラスへの機能の追加のパターン。このパターンを使うと継承を使わずに既存クラスへ機能追加ができるようになる。UnsplashのUIをトレースしました。自分と向き合っていくということ私は自分が嫌いだ。3步歩かずともすぐ物事を忘れるところ。creators.好きなことを好きなだけやろう。自分の成長のために時間を使おう。夢中になって、気付いたら朝が来て。学園祭前日のようなワクワクを、みんなで楽しもう。全人類が革新的な夢を実現できる、その日まで。