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Turing_Neumann

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Caffe 人臉辨識

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同意楼上、 4000不到的训练样本对于607个分类来说感觉是不可能完成的任务。就好比给你6张图片让你去认清一个人一样，难！对于计算机更是，难上加难。 而且，cifar-10的数据特征和尺寸似乎不太适合做人脸识别吧~

训练集只含有一类样本A，如何利用这样的训练集构建模型，识别测试集中属于类A的样本。

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看成二分类问题。 制作负样本也扔去训练。分类结果分为A类和非A类。就这么简单。  

loss　完全沒有任何改變

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一般loss可以这么看: 只是train loss不下降，数据集有问题 只是test loss不下降，说明过拟合了 如果两个都不下降，减小学习率或批量数据尺寸试试 你说你是样本很少的情况，估计是过拟合了

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