看标题大概的理解-其解决的问题：现阶段我们训练人脸提特征网络，随着人脸ID数据的增加，dataloader和fc层的计算导致硬件开销极大。训练过程中理论上希望将大量数据集中的ID都用上，作者提出这篇文章，能够在一定层度上缓解大数据量情况下，dataloader和fc层参数量的限制。读文章前大致看了下代码，作者提出数据存储加载方式以使用迭代器加载2个dataloader(该方式在多任务以及多标签中也

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习神经神经网络，对于神经网络的实现是如何一直没有具体实现一下：现看到一个简单的神经网络模型用于训练的输入数据:对应的输出数据:我们这里设置：1：节点个数设置：输入层、隐层、输出层的节点个数分别为[2，3，1]。2：传递函数设置：隐层（tansig函数）。输出层（purelin函数）。3：训练方式：trainlm。 

android 部署算法和打包demo 方案1 //在Maiacivate 中调用，例如：YOLOv5.init(getAssets(), USE_GPU);//getAssets() 是用来访问和加载asset 下的模型，网页，txt等内容,asset下的文件会打包在apk中，方法1：常用的方式是cp到sdk中；方法2 是getasset 的方法读取。//在使用时需要引入头文件#include