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针对传统的卷积神经网络不能充分利用图像的多尺度信息,以及网络层数的增加导致优化参数增加的问题。提出多尺度残差网络模型通过多尺度跨通道的卷积融合提高图像的特征表征能力;然后把大的卷积核分解成小的非对称卷积核降低网络的参数计算;接着利用残差网络原理来降低深层网络的梯度消失问题;最后将提出的多尺度卷积模块嵌入到Lenet网络中。在Mnist数据集上的测试结果证明分类准确率比原始Lenet网络提高了0. 24%,在LFW数据集上的测试结果表明分类准确率优于Deep Face、Web Face等传统算法。