深度学习做人脸识别，和传统方式比有啥好处？
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传统方法中特征提取主要依赖人工设计的提取器，需要有专业知识及复杂的调参过程，同时每个方法都是针对具体应用，泛化能力及鲁棒性较差。
深度学习主要是数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提取的抽象特征鲁棒性更强，泛化能力更好，并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大，算力要求较高。
深度学习主要是数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提取的抽象特征鲁棒性更强，泛化能力更好，并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大，算力要求较高。
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人脸识别为更好的为市民服务，通过人脸识别可以抓住违章的人，这样比传统的方法要好得多。
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传统的就是比较简单的，深度的就是比较复杂的，应该这样理解吧！
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深度学习的算法可以对人的表情和声音特质进行分析判断，多模态的分析模式。
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可以越用越好用，因为会根据实际情况进行调整
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