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基于深度残差网络的人脸识别算法概述 1 11.2基于深度残差网络的人脸识别算法 1 1 3 4是应用于图像分类问题的通用网络。比如牛津大学视觉几何小组提出的VGGFacel261,就是以VGGNet来作为训练的主干网络。2015年，深度残差网络 CVPR2016最佳论文奖。ResNet网络参考了VGG19网络，并在其基础上进行了修改，通过引入短路机制加入了残差单元，使用残差结构来解决网络退化的问题。相比传统的VGG网络，Resnet网络的复杂度得到了降低，所需要的参数量络Resnet50的人脸识别算法及其相关知识。1.2.1Resnet50网络结构图3-1深度残差网络Resnet50的网络结构在这里由一个7*7的卷积核来负责进行特征的提取，卷积核的步长为2,使得图的分辨率。之后包含4个残差块(ResidualBlock),最后进行全连接操作以便于通过这样的方式进行对特征图的下采样，使得长宽得到缩减。而在残差块中，通过对卷积相关参数的设置，可以控制使得残差块的输入和输出的特征图尺寸图3-2为一个简要的resnet50模型。输入部分，这意味着后面的特征层的内容会有一部分由其前面的某一层线性贡XXX64维XX图3-4输入输出维度一致的残差单元256维256维X恒等映射图3-5输入输出维度不一致的残差单元通常情况下采用1x1的卷积来调整通道数，但会因此增加计算量，或者填充padding增加维度，将剩余部分补为0。有了这条短路的跳那么y=g(x)=relu(x)=x。可以看到我们在网络上堆叠这样的残差结构，就算发生层的输出只能作为第n层输入的惯例，使得某一层的输出可以直接跨为后面某一层的输入，其意义在于为叠加多层网络而使得整个学习模型的错误是全部样本的梯度平均值来更新梯度，所以收敛速度比较缓慢。之所以收敛速5度慢是由于梯度下降会出现锯齿现象，同时梯度下降法会陷入鞍点，从而只得取1个样本，来对梯度进行更新，因而会带来一定的问题，因为计算得到的并不是准确的一个梯度。对于最优化问题，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向，但整体方向是向全局最优解的，最终的结果往往是在全局能够自动逃离鞍点，自动逃离比较差的局部最优点，而且最后找到的点具有很一个折中的方法是在每次更新时用m个样本，通过计算他

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