虹软人脸识别中训练模型是什么

虹软人脸识别中的训练模型是一个基于深度学习的人脸识别模型，通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行训练。这个模型能够将输入的人脸图像映射到一个高维度特征空间中，并且能够在特征空间中对不同的人脸进行区分。在训练模型时，通常需要使用大量的人脸图像数据集，比如LFW、CASIA-WebFace等，通过反向传播算法不断调整模型参数，从而使模型能够更准确地识别不同的人脸。虹软人脸识别中的训练模型通常会被打包成SDK或API，供开发者在实际应用中调用。

相关问题

虹软人脸识别的训练模型名字叫什么

虹软人脸识别的训练模型通常被称为“虹软人脸识别引擎”或“虹软人脸识别算法”，并且包括了多个不同的模块和组件，如人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配等。在实际应用中，可以根据具体的需求选择不同的模块或者组件，从而实现不同的人脸识别功能。虹软人脸识别引擎可以在Windows、Android、iOS等多个平台上运行，并且支持多种编程语言和开发框架，如C++、Java、Python、TensorFlow等。

虹软人脸识别中训练神经网络本地是如何跟云端连接的

一般来说，虹软人脸识别中的神经网络训练是在本地进行的，而不是在云端进行的。在训练完成后，模型可以被导出为一个文件，并上传到云端服务器中进行部署和使用。

如果需要在本地进行训练，通常会使用一些深度学习框架，例如TensorFlow或PyTorch等，这些框架支持本地训练和云端训练。在训练过程中，可以将数据从本地上传到云端服务器中进行分布式训练，以提高训练效率。同时，在云端服务器中，也可以使用大规模的GPU集群来提高训练速度。

总之，虹软人脸识别中的神经网络训练和云端连接之间的关系，是靠将训练好的模型文件上传到云端服务器中进行部署和使用。