人脸识别网络模型概述：VGGFace, FaceNet, DeepFace, SphereFace, ArcFace

目前人脸识别网络模型有很多，以下是几个常见的模型：

1. 'VGGFace': 基于'VGGNet'的人脸识别模型，通过多层卷积和全连接层来提取人脸特征。

2. 'FaceNet': 使用卷积神经网络来学习人脸特征的表示，通过三元组损失函数来优化网络。

3. 'DeepFace': 由Facebook提出的人脸识别模型，采用卷积神经网络和多层感知器结构，能够实现较高的人脸识别准确率。

4. 'SphereFace': 使用球面全连接层来学习人脸特征，通过极大化类间距离和最小化类内距离来优化网络。

5. 'ArcFace': 通过角度余弦损失函数和标准化的特征向量来提高人脸识别的准确性。

这些模型都是基于深度学习的人脸识别模型，利用卷积神经网络等技术来提取人脸特征，进而实现人脸识别的任务。