《表1 双通道卷积残差网络的参数数量统计表》

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《基于双通道卷积残差网络的人脸识别》

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本文提出的人脸识别模型如图3所示。它是由两个输入通道构成，包括6个卷积层，6个maxpooling层，1个残差模块，1个average-pooling层和1 个Soft Max层，具体每层的参数数量如表1所示，在Tensor Board上运行的数据流图如图4所示，残差模块如图5所示，该模块中总共有三层卷积构成，卷积核分别为1×1，3×3和1×1。残差模块解决了网络训练过程中出现的梯度弥散和梯度爆炸等现象。