澎思科技资深算法研究员罗伯特：有限算力资源下的深度学习与人脸识别(11)
4.人脸属性与深度学习
从现在开始，内容不会给大家介绍那么详细，限于概括性的介绍。下一步给大家介绍一下人脸属性与深度学习，如图所示：前几层设计所有任务共享的卷积层和欠采样层。后来几个网络分支对应不同标签类别，比如局部、全局标签，有序标签、类别性标签等等。需要大量的标注好的人脸属性训练样本，在GPU上训练共享的参数和分支的参数。
5.人脸识别应用
接下来简单介绍一下人脸识别的应用，如下图：
6.深度学习与人脸识别未来
下面讨论一下深度学习与人脸识别的未来，如下图：
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