《表1 性别分类CNN模型具体参数设置》

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《改进的VGG网络可提升年龄与性别预测准确率》

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如图1所示。在第一到第四层卷积中，都采用的是3×3的卷积核，步长固定为1，相应的最大池化层都采用的是2×2最大池化，步长固定为2。全连接层的激活函数采用ReLu。在训练时，第一层卷积conv1的输入就是RGB三个通道的图像数据，图像数据可以是任意大小，但必须相同。具体的参数如表1。为了简洁起见，ReLu层都已略去。