2017-05-18 6 views

答えて

3

モデルは、画像内の顔を見つけるように訓練されています。 面作物を使ったトレーニングは、入力画像内の他の構造を認識するための試行錯誤を経ずに、無視することを学ぶため、トレーニングをより早く収束させることができます。モデルトポロジの全容量は、顔の特徴に向かうことができます。

スコアリング(「実際の使用」、a.k.a.推論)になると、モデルは各写真の他のすべてのものに対して訓練を受けていません。それは顔を見つけるために訓練され、それをうまくやります。

これで十分ですか?

+0

本当にあります。私はそれがクロッピングの理由であるかどうかはわかりませんでした(その理由はないと思っていました)。 –

+1

これは唯一の理由ではありませんが、この質問に影響するものです。私の主な理由は、単純に入力サイズを減らし、データ処理を高速化することです。 – Prune

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