SSR-Net（Soft Stagewise Regression Network）

摘要 1.受DEX启发: 将年龄预测回归问题变为多分类问题 2.由粗到细策略,每一个阶段执行部分年龄分类,任务量少（Stagewise）：每一个阶段预测类别少，产生更小参数和更紧凑的模型 3.解决量化年龄问题,引入动态范围,让每一个bin能够平移和缩放（Soft ）：容许bin根据输入来进行平移和缩放 4.模型大小能够达到0.32M 损失函数 在训练时，最小化平均偏差函数,这里,年龄预测git 逐

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