DeepFace人脸识别参数

DeepFace是Facebook开发的一种基于深度学习的人脸识别技术，其参数包括：

1. 输入图像大小：DeepFace使用的输入图像大小为152x152像素。

2. 神经网络架构：DeepFace使用的是一个多层卷积神经网络，包含4个卷积层和3个全连接层。

3. 卷积核大小和步长：DeepFace的卷积层使用的卷积核大小为3x3，步长为1。

4. 激活函数：DeepFace的卷积层使用的激活函数是修正线性单元（ReLU），全连接层使用的是Sigmoid函数。

5. 训练数据：DeepFace使用的是Facebook社交网络上的人脸图像，包括4.4万个用户的120万张人脸图像。

6. 损失函数：DeepFace使用的是三元组损失函数，用于将相同人的人脸图像在高维空间中聚集在一起，不同人的人脸图像则被分散开来。

7. 识别准确率：DeepFace的识别准确率在LFW（Labeled Faces in the Wild）人脸识别数据集上达到了97.35%的准确率。