Hiện nay, cùng với sự phát triển của kỹ thuật học máy (ML), cụ thể là kỹ thuật học sâu (DL), nhận dạng khuôn mặt trở thành chìa khóa cho nhiều bài toán khác nhau trong đời sống thường nhật. Bài báo đưa ra hướng tiếp cận bài toán nhận dạng khuôn mặt ứng dụng DL một cách cơ bản và dễ dàng nhất. Đầu tiên, nội dung sẽ tập trung trình bày về mô hình nhận diện sử dụng kỹ thuật DL dựa trên kiến trúc mạng Nơ – ron tích chập CNN. Sau đó, ứng dụng CNN để nhận dạng khuôn mặt dựa trên tập dữ liệu có sẵn, và được đánh giá thông qua tỉ lệ nhận dạng chính xác. Bên cạnh đó, các khối/tham số/siêu tham số cũng sẽ được đánh giá, hỗ trợ người đọc hiểu được vai trò và tác động của chúng đến quá trình xử lý và quyết định kết quả phân loại. Cuối cùng, dựa trên các phân tích đã có, thực hiện đề xuất mô hình mới nhằm cải thiện tỉ lệ nhận dạng của mô hình.