LVQ 神经网络的人脸朝向识别案例，蛮适合想快速上手分类任务的你。

43 个案例的打包资源，讲得比较细，像是在教你一步步搭个模型。是人脸朝向识别这个点，用 LVQ 搞定也挺稳的，不复杂，还能跑得挺快。

LVQ 神经网络有点像“谁跟我最像就分哪类”，训练逻辑简单明了。人脸图像上，也有不少预和数据增强的小技巧，比如灰度化、归一化这些，搞图像识别的你肯定熟。

其实这个资源也提到了一些CNN的东西，不过重心还是在 LVQ 上。CNN 更强大啦，尤其提特征的时候，但 LVQ 也挺好上手，是分类数不多、样本量不大时。

建议你下载下来，先看一下chapter27，里面应该是重点讲人脸方向识别的。你可以对比不同网络参数，比如学习率和神经元数量，看看效果差异。

嗯对了，建议结合这几个文章一起看，会更容易理解网络构建过程：LVQ 人脸朝向识别 和 MATLAB 案例 都挺有的。

如果你是做图像识别的，还在找轻量方案，不妨试试 LVQ，搭配 MATLAB，挺适合快速验证想法的。