人脸检校：输入某人的照片以及姓名或ID，判断是不是他所说的那个人
人脸识别：
单样本学习：
大多数人脸识别的问题需要在样本中只有一张照片的情况下认出一个人。
相似性函数：利用神经网络训练一个函数，可以判断人和图像的相似程度。
Siamese network孪生神经网络
用完全相同的神经网络架构处理两张图片，对比他们之间的差距
训练网络参数，获得一个优良的人脸图片编码
一种方法定义一个应用梯度下降的三元组损失函数：
查看锚照片，得到锚照片和相似人照片之间的差距，希望和不同人照片之间的差距大，三元损失的意义，同时需要查看三张照片，一张是锚（A），一张相似的（P），一张不同的（N）。
使你编码神经网络获得一下性质：
另一种方法学习参数-当作一种直接的二元分类问题：
