【摘 要】
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目前人脸美丽的深度学习回归预测算法都是使用的同一种最简单的回归方式,该种回归方式训练过程中训练集验证集上损失值波动比较大、且它的输出没有上下界限制,不太合理,针对
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目前人脸美丽的深度学习回归预测算法都是使用的同一种最简单的回归方式,该种回归方式训练过程中训练集验证集上损失值波动比较大、且它的输出没有上下界限制,不太合理,针对这些问题提出一种新的回归预测层设计方法。该回归层先使用Softmax函数归一化将人脸属于各个美丽级别的概率投影到多个节点上,再对美丽分数求解数学期望,投影到预测分数节点,最终使用均方误差函数对网络进行目标函数优化。实验证明该方法明显优于目前的回归方法,具有训练集误差和验证集误差波动小、输出范围合理、预测精度更高等优点。
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