3 多层卷积

最新推荐文章于 2025-02-10 09:00:00 发布
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DeepID网络由香港中文大学SunYi开发，用于人脸特征学习。输入人脸转换为160维向量，通过卷积神经网络进行分类，正确率达99.15%。网络结构含一层全连接层及softmax层，结合第四层卷积和第三层max-pooling输出，学习局部和全局特征。

DeepID网络结构是香港中文大学的Sun Yi开发出来用来学习人脸特征的卷积神经网络。每张输入的人脸被表示为160维的向量，学习到的向量经过其他模型进行分类，在人脸验证试验上得到了97.45%的正确率，更进一步的，原作者改进了CNN，又得到了99.15%的正确率。

如下图所示，该结构与ImageNet的具体参数类似，所以只解释一下不同的部分吧。

卷积神经网络

上图中的结构，在最后只有一层全连接层，然后就是softmax层了。论文中就是以该全连接层作为图像的表示。在全连接层，以第四层卷积和第三层max-pooling的输出作为全连接层的输入，这样可以学习到局部的和全局的特征。

helloxp
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