【摘 要】
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针对目前大规模网络不适合在手机、平板等资源匮乏的移动设备上使用，以及池化层会导致特征图的稀疏性最终影响神经网络识别精度的问题，提出了一个轻量级人脸识别神经网络（ShuffaceNet）。本文设计了一个非线性平滑Log-MeanExp函数（ThetaMEX），并基于该函数提出了一种端到端可训练的全局池化层（TGPL），从而达到在保证算法精度的前提下，减少网络参数、提升运算速度，使其能够有效地将该网络
【基金项目】
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湖北省科技重大专项（202011901203001）； 湖北省重点研发计划（2021BAA184,2022BAA045）； 武汉市知识创新专项-曙光计划项目（202211901251327）；
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针对目前大规模网络不适合在手机、平板等资源匮乏的移动设备上使用，以及池化层会导致特征图的稀疏性最终影响神经网络识别精度的问题，提出了一个轻量级人脸识别神经网络（ShuffaceNet）。本文设计了一个非线性平滑Log-MeanExp函数（ThetaMEX），并基于该函数提出了一种端到端可训练的全局池化层（TGPL），从而达到在保证算法精度的前提下，减少网络参数、提升运算速度，使其能够有效地将该网络部署在资源匮乏的移动设备上的目的。ShuffaceNet约有3600个参数，模型大小仅为3.5MB，在LFW、AgeDB-30、CFP人脸数据集上进行识别测试，ShuffaceNet的精度达到了99.32%、93.17%、94.51%。与MobileNet、SqueezeNet、Xception等传统网络相比，所提网络的大小分别缩减了73.1%、82.1%、78.5%，在AgeDB-30数据集上的精度分别提高了5.0%、6.3%、6.7%。实验结果表明，所提网络基于ThetaMEX全局池化能够提高模型精度。
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