文档摘要

3.2 深度卷积神经网络 本节摘要：卷积神经网络（CNN）是今天所有主流人脸识别模型的骨架。本节把卷积、池化、全连接、残差这几块最基本的积木讲清楚，说明它们如何层层递进地从"边缘角度"一路抽象出"五官乃至整张脸的可分特征"，再交代为什么"越深反而会退化"、以及残差连接又如何两步破解。 从一张像素纸说起，网络自己决定看哪 把一张脸交给传统算法前，你得事先告诉它"看眼睛还是看颧骨"。 会员。《3.2 深度卷积神经网络》收录于灏天文库文集《人脸识别技术原理与应用》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

该文档为会员专享，请先登录或注册后再查看

登录 注册

---

作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/469-%E4%BA%BA%E8%84%B8%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8

整理： 灏天文库整理

由灏天文库平台收录，内容或由平台用户上传，仅供学习交流