صمم هذا البحث شبكة عميقة ذات أداء عالٍ من الشبكات الإدراكية التلافيفية (DeepID2+) للاعتراف بالوجوه. يتم تعلم هذه الشبكة باستخدام إشارة مراقبة للتحديد والتحقق. من خلال زيادة بُعد التمثيلات المخفية وإضافة مراقبة إلى الطبقات التلافيفية المبكرة، حققت DeepID2+ أفضل النتائج الحالية في مقاييس LFW و YouTube Faces. من خلال الدراسات التجريبية، تم اكتشاف ثلاث خصائص حاسمة في تنشيطات الشبكة العصبية العميقة التي تسهم في الأداء العالي: الندرة، الاختيارية والمتانة.(1) تم ملاحظة أن تنشيطات الخلايا العصبية نادرة بشكل معتدل. يُحقق الندرة المعتدلة قوة التمييز القصوى للشبكة العميقة بالإضافة إلى المسافة بين الصور. وقد كان من المفاجئ أن DeepID2+ لا تزال قادرة على تحقيق دقة عالية في الاعتراف بالوجوه حتى بعد تحويل الاستجابات العصبية إلى شكل ثنائي.(2) تكون الخلايا العصبية في الطبقات العليا شديدة الاختيارية بالنسبة للمعرفات وخصائص المرتبطة بالمعرفة. يمكننا تحديد مجموعات فرعية مختلفة من الخلايا العصبية التي إما تشتعل باستمرار أو تتوقف عن العمل عندما تكون هناك هويات أو خصائص مختلفة موجودة. رغم أن DeepID2+ لم يتم تعليمها كيفية تمييز الخصائص أثناء التدريب، إلا أنها قد تعلمت ضمنيًا هذه المفاهيم المستوى العالي.(3) هي أكثر متانة بكثير تجاه الإعاقة البصرية، رغم عدم وجود أنماط الإعاقة البصرية في مجموعة البيانات المستخدمة للتدريب.