神经网络无法直接判定谁是世界上最“美”的人,但可以通过特定数据集和模型对人脸颜值进行预测和评分。以下是具体说明:
数据集基础:华南理工大学发布的SCUT-FBP5500数据集包含5500张人脸正面照片,每张照片按颜值魅力打分,分值在1到5分之间。该数据集具备不同属性(如男性/女性、年龄等)和标签(面部地标、颜值得分、颜值得分分布),为颜值预测研究提供了基础。
模型构建:原始论文实现了多个模型,包括具备人工制作特征的经典机器学习模型和3个深度学习模型(AlexNet、ResNet18、ResNext50)。研究者使用Keras中的ResNet50预训练模型进行复现,通过移除最后一层(softmax层),添加一个没有激活函数的Dense层来执行回归任务,并采用分阶段训练策略优化模型性能。
训练过程:先冻结ResNet50模型层,仅训练新增的Dense层(2049个参数),随后解冻所有层,以较小学习率进行整体微调。
评估指标:采用5-fold交叉验证和60%-40%训练集-测试集分割技术,使用皮尔逊相关系数(PC)、平均绝对误差(MAE)和均方根差(RMSE)衡量结果。复现实验中,80%-20%分割下的测试结果显示RMSE为0.3018,MAE为0.2334,PC为0.9013,表明模型预测效果良好。
结果可视化:分数散点图和直方图显示预测分数与真实分数分布接近正态分布,验证了模型的可靠性。
实际应用案例:研究者使用模型对自身照片进行评分,初始照片得分为2.85分(超越数据集中52%的人),优化后照片得分提升至3.15分(超越64%的人)。这一案例表明,模型评分受照片质量(如角度、表情、光线)影响显著,且评分结果具有相对性,仅反映在特定数据集中的排名比例。
数据集偏差:SCUT-FBP5500数据集可能存在种族、年龄、文化背景等偏差,导致模型对特定群体预测准确性受限。
审美主观性:颜值评估受文化、时代、个人偏好等多重因素影响,神经网络模型仅能捕捉数据集中的统计规律,无法涵盖人类审美的全部维度。
技术边界:当前模型仅能提供相对评分,无法定义“绝对美”的标准,且评分结果高度依赖数据集质量和模型设计。



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