《表2 不同模型性能对比：基于轻量级卷积神经网络的人脸识别方法》

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《基于轻量级卷积神经网络的人脸识别方法》

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由图3可知，接近25 000步时，该模型的收敛效果趋于稳定，可能由于手工标注的原因，loss值存在一定的跳变，但是其人脸检测损失值最低降到0.2左右，而人脸识别的损失值也基本稳定于2.0左右。通过一系列人脸识别任务之后，对人脸识别性能进行评估。表2为不同模型的性能对比。由表2可得到基于Face＿data自制的数据集在不同网络模型上进行检测任务所产生的平均精确度。该试验由于设备不同等因素影响，实验结果存在一定的误差，与理想状态下的目标检测效果有一定的差距。