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 主要内容
 核心课程模块
 基础理论篇:
 人脸识别概述与发展历程
 传统识别方法流程详解
 特征提取与分类器原理
 深度学习实战:
 卷积神经网络基础
 主流网络结构解析
 损失函数优化技巧(Margin-Softmax等)
 度量学习方法实践
 工程实践篇:
 数据处理与环境配置
 模型压缩技术
 长尾分布问题解决方案
 完整系统搭建指南
 特色内容
 早期深度学习算法解析
 噪声数据处理方法
 测试协议与评估标准
 实战项目源码与课件
 
 
 
 
 
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