一种CNN模型的训练方法及装置、人脸识别方法及装置

摘要

本发明实施例公开了一种CNN模型的训练方法及装置、人脸识别方法及装置。该方案中，对多个浅层特征分别利用CNN模型提取深层特征之后，先将提取的多个特征串行融合，然后对串行融合的特征，进一步以全连接的方式与下一层进行连接，输出图像特征并进行分类，并结合分类结果和标签层对CNN模型的参数进行更新。该方案中，由于对串行融合的特征采用全连接的方式与下一层进行连接，减小了冗余特征的作用，将利于分类的特征提取出来，从而降低了提取特征的冗余性；CNN模型能够实现对特征与标签之间进行端到端的训练，可以自动提取有效特征，减弱冗余特征的作用，将训练得到的CNN模型应用于人脸识别中，可以提高人脸识别效果。