在深度学习的持续发展过程中,现阶段人脸识别在深度学习的支持之下获得了巨大的突破。而加强对人脸鉴别、认证、属性分类等不同任务的分析,通过独立的设计与运作模式对其进行处理,会导致其耗费大量的时间,且效率也相对较低。而通过多任务框架的深度卷积网络对其进行分析,可以通过端到端的训练,提升深度卷积网络算法的简洁性以及高效性。对此,文章主要对多任务学习及卷积神经网络在人脸识别中的运用进行了简单的探究分析。
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