Deep Convolutional Neural Networks

Deep Convolutional Neural Networks (CNNs) have re- cently made a remarkable improvement in unconstrained face recognition problem. Researchers are racing in ways to boost the performance using advanced network architec- tures [25, 3, 27, 6, 32] or designing new loss functions to fa- cilitate discriminative feature learning [24, 33, 13, 31, 2, 42, 30]. Some of them even surpass human recognition ability on certain benchmark database [7].

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深度卷积神经网络（CNN）最近在无约束人脸识别问题上取得了显着进步。研究人员正在竞相采用高级网络架构[25、3、27、6、32]或设计新的损失函数来促进判别性特征学习[24、33、13、31、2、42]来提高性能。，30]。其中一些甚至超过了某些基准数据库上的人类识别能力[7]。

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深度卷积神经网络（CNN）在不受约束的面部识别问题方面取得了显著改善。研究人员正在利用先进的网络原型[25、3、27、6、32]或设计新的损失功能来促进性能的提高[24、33、13、31、2、42、30]。其中一些甚至超过了某些基准数据库 [7] 上的人类识别能力。

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深度卷积神经网络（CNNs）近年来在无约束人脸识别方面取得了显著的进展。研究人员正在通过使用先进的网络结构[25，3，27，6，32]或设计新的损失函数来简化鉴别特征学习[24，33，13，31，2，42，30]，来提高性能。有些甚至在某些基准数据库上超过了人类的识别能力[7]。<br>

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