10-深度學習進階實踐：人臉識別-實踐筆記

參考PPT，fork AI Studio平臺上的相關代碼，添加包含彭于晏（pengyuyan）、姜文（jiangwen）、章子怡（zhangziyi）三人圖片的數據集，分別使用CNN網絡和VGG網絡訓練模型。

1) CNN網絡，其網絡結構如下圖

Epoch_num=10，Batch_size=32：
經過10輪訓練，該模型的訓練精度達到0.69，測試精度達到0.94。測試精度高於訓練精度。


a. 從訓練集中拿出三張圖片進行測試：


可以看到三張圖片都識別正確，然後又測試若干張，發現結果基本正確，準確率可以達到0.9以上
b. 從網絡上下載三張訓練集以外的圖片進行測試：



可以看到前兩張張圖片識別正確，但章子怡的圖片識別錯誤。然後又測試若干張，發現結果一般，準確率大約爲0.44
綜上a、b所述：該CNN網絡模型用數據集中圖片測試準確率較高，可以達到0.9以上；數據集外圖片測試準確率我0.44左右，還需進一步優化。數據集中圖片只有317張圖片，數據過少，可能導致過擬合問題。可以通過獲取更多數據、正則化等方法提高模型的泛化能力。

2) VGG網絡，其網絡結構及介紹如下圖

Epoch_num=10，Batch_size=32
經過10輪訓練，該模型的訓練精度達到0.81，測試精度達到0.91。測試精度高於訓練精度。


a. 從訓練集中拿出三張圖片進行測試：
與CNN網絡模型測試結果一致，準確率較高
b. 從網絡上下載三張訓練集以外的圖片進行測試：


可以看到三張圖片中只有彭于晏的圖片識別正確，後兩張均識別錯誤。然後又測試若干張，發現結果略差，準確率爲0.33左右
綜上a、b所述： 該VGG網絡模型用數據集中圖片測試準確率較高，可以達到0.9以上；數據集外圖片測試準確率我0.33左右，有很大的優化空間。同CNN網絡模型的問題類似，數據集中圖數據過少，可能導致過擬合問題。可以通過獲取更多數據、正則化等方法提高模型的泛化能力。