SSR-Net（Soft Stagewise Regression Network ——年齡預測

摘要 1.受DEX啓發: 將年齡預測迴歸問題變爲多分類問題 2.由粗到細策略,每個階段執行部分年齡分類,任務量少（Stagewise）：每個階段預測類別少，產生更小參數和更緊湊的模型 3.解決量化年齡問題,引入動態範圍,讓每個bin可以平移和縮放（Soft ）：允許bin根據輸入來進行平移和縮放 4.模型大小可以達到0.32M 損失函數 在訓練時，最小化平均誤差函數,這裏,年齡預測 逐步迴歸 動態

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