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稀疏协方差神经网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种用于人脸识别的稀疏卷积神经网络。通过迭代学习和神经元稀疏化，结合新的权重选择准则，提升了模型性能。在适度稀疏结构下，稀疏 ConvNet 的识别性能显著优于 DeepID2+。
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关键要点
- 提出了一种用于人脸识别的稀疏卷积神经网络（稀疏 ConvNets）。
- 通过迭代学习和神经元稀疏化提升模型性能。
- 使用新的基于神经相关性的权重选择准则进行有效连接选择。
- 稀疏 ConvNet 在适度稀疏结构下的识别性能显著优于 DeepID2+。
- 稀疏 ConvNet 从相同训练数据中显著提高了人脸识别性能。
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