机构名称：
¥ 1.0
卷积层：CNN由几层组成，包括将卷积操作应用于输入图像的层。层使用学习的过滤器（内核）通过将过滤器滑过图像并执行求和和对比度[6]，[9]，从而从输入图像中提取特征。合并层：合并层通常放置在卷积层中。他们在小区域内汇总数据，以采样从卷积层得出的特征图。常见的合并操作包括最大池和平均池，该操作存储每个池字段中的最大值或平均值。激活函数：对于卷积和汇总过程的输出，使用称为Relu（纠正线性单元）的激活函数将非线性添加到网络中，从而可以研究组件之间的关系。完全连接的层：CNN通常在卷积和合并层后具有一个或多个层。通过在一个层和其他层的神经元中建立每个神经元之间的连接，这些层有助于高级表示和分类。培训：CNN通常是使用监督学习培训的，网络学会在其中映射输入图像为相应的标签或类别。随机梯度下降（SGD）及其变体是优化方法，用于通过反向传播获得训练。它调整网络的参数（权重和偏见），以最大程度地减少损失函数，以测量预测标签和真实标签之间的差异[10]。
面部视觉：实时年龄和性别预测
主要关键词
相关文件推荐
