구체 적 인 구현 방식 에 있 어서 , MTCNN 에 기반 한 다중 작업 속성 네트워크 를 이용 할 수 있 고 , 이 와 동시 에 얼굴 특징 맵 의 N 개 의 속성 ( attribute ) 을 훈련 시켜 , N 개 의 속성 특징 ( 202 ) 을 획득 할 수 있 다 . MTCNN 을 통해 획득 된 N 개 의 속성 특징 ( 202 ) 은 특징 텐서 이 고 , ( N , C , W , H ) 로 표시 할 수 있 다 . ( N , C , W , H ) 의 값 은 구체 적 인 신경 네트워크 로 결정 된다 . 여기 서 , N , C , W , H 는 모두 자연수 이 고 , N 은 특징 텐서 의 개수 를 나타내 며 ; C 는 획득 된 특징 맵 의 개수 를 나타내 고 , 또한 채널 개수 로 지칭 되 며 , 일반 적 으로 3 보다 훨씬 크 며 ; W 는 특징 맵 의 너비 를 나타내 며 ; H 는 특징 맵 의 길이 를 나타낸다 . 다시 말 해 , N 개 의 속성 특징 ( 202 ) 은 N 개 의 속성 특징 ( C , W , H ) , 즉 N 개 의 속성 특징 텐서 ( 채널 개수 , 너비 , 길이 ) 를 나타낼 수 있 다 . 후속 적 으로 N 개 의 속성 특징 ( 202 ) 을 이용 하 여 얼굴 인식 결과 로 사용 되 는 N 개 의 얼굴 속성 을 예측 할 수 있 다 .