人脸性别分类
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案例介绍
通过PaddlePaddle框架复现了论文 Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification 中提出的两个人脸（性别、表情）分类模型，分别是SimpleCNN和MiniXception。SimpleCNN由9个卷积层、ReLU、Batch Normalization和Global Average Pooling组合成，MiniXception结合了深度可分离卷积和残差模块，两者都是全卷积神经网络。
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通过PaddlePaddle框架复现了论文 Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification 中提出的两个人脸（性别、表情）分类模型，分别是SimpleCNN和MiniXception。SimpleCNN由9个卷积层、ReLU、Batch Normalization和Global Average Pooling组合成，MiniXception结合了深度可分离卷积和残差模块，两者都是全卷积神经网络。
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