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深層增強多模態集成人臉識別及樣本級權重
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了深度卷积网络在人脸识别中的性能，发现网络的“瓶颈”结构对于迁移学习具有重要作用，并提出了一种解决方法，即用自助法取代随机子采样。同时还发现了表示范数和目标域判别能力之间的联系，并在人脸识别数据集LFW上取得了优秀的性能，甚至超越了商用系统。
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关键要点
- 研究了深度卷积网络在人脸识别中的性能。
- 网络的“瓶颈”结构对于迁移学习具有重要作用。
- 提出用自助法取代随机子采样作为解决方法。
- 发现表示范数和目标域判别能力之间的联系。
- 在LFW人脸识别数据集上取得了优秀的性能，超越了商用系统。
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