构建深度卷积神经网络，利用所下载的人脸数据集和深度卷积网络，完成人脸识别任务。（python代码实现）

好的，这是一个有趣的问题！首先，我们需要下载一个人脸数据集，例如 Labeled Faces in the Wild (LFW) 数据集，它包含超过 13000 张人脸图像。然后，我们可以使用 Python 和深度学习框架 TensorFlow 来构建卷积神经网络并对其进行训练。

以下是大致的代码实现（仅供参考）：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import fetch_lfw_pairs
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 下载 LFW 数据集
lfw_pairs_train, _ = fetch_lfw_pairs(subset='train', color=True, resize=1.0, slice_=(slice(70, 195), slice(78, 172)), download_if_missing=True, return_X_y=True)
lfw_pairs_test, _ = fetch_lfw_pairs(subset='test', color=True, resize=1.0, slice_=(slice(70, 195), slice(78, 172)), download_if_missing=True, return_X_y=True)

# 数据预处理
lfw_pairs_train = lfw_pairs_train / 255.0
lfw_pairs_test = lfw_pairs_test / 255.0
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(lfw_pairs_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建卷积神经网络模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(125, 94, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))

# 评估模型
y_pred = model.predict(lfw_pairs_test)
y_pred = [1 if x >= 0.5 else 0 for x in y_pred]
accuracy = accuracy_score(lfw_pairs_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

这段代码中，我们首先下载了 LFW 数据集，并对其进行了预处理。然后，我们定义了一个具有三个卷积层和两个全连接层的卷积神经网络模型，并使用二元交叉熵作为损失函数和 Adam 优化器进行编译。我们使用训练集对模型进行训练，并使用验证集对其进行验证。最后，我们使用测试集评估模型的准确性。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际上需要更多的数据预处理、调整超参数和模型结构等操作来获得更好的效果。