對Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes論文的理解

接下來從以下四個方面來介紹我對這篇論文的理解： 一.目的 利用深度學習學習人臉的高維特徵來進行人臉驗證 二.Deep convnets(特徵提取模型)                                           圖1 卷積網絡模型 結構：包含4個卷積層提取特徵，全連接層即deepid層(160個神經元，由第三卷積層的max_pooling層和第四層卷積層得到),最後一層爲s

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