《表1 不同池化模型在个迭代次数下的误识率》

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《基于深度卷积网络的多视角人脸检测研究》

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式中:nep为迭代的次数；ρ为特征系数，取决于池化域的边长c和迭代次数nep，特征系数与池化域中各项值决定了池化因子μ的取值。由表1可知，μ取值为（0，1）时，既可以在处理池化域时不丢失精度，也可以在处理其他池化域时弱化最大池化的影响，在迭代次数和不同池化域情况下能提取到精确的特征。