《表3 网络模型的参数配置》

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《基于CNN的人脸图像亮度和清晰度质量评价》

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本文通过对AlexNet模型进行改进，首先是卷积层，也就是特征提取层，对输入进行滤波，卷积层输出的特征映射作为下面池化层的输入，其中池化过程有助于保留有效信息并且降低特征维数，提高计算效率，在池化层之后，是4个卷积层，再之后是对最后一个卷积层的输出进行最大池化和平均池化，将两个池化层的输出进行连接送入3个全连接层，最后在输出层，采用softmax层对图像进行分类。网络模型如图5所示，具体参数见表3。