本文研究了深度卷积网络在人脸识别中的应用，提出了改进方法和新技术，强调数据集的多样性和公平性对识别性能的重要性。通过实证验证，展示了不同CNN结构和损失函数的效果，指出算法歧视性问题，并提出了新的测试基准WebFace260M。