神经网络告诉我，谁是世界上最「美」的人？（告诉我世界上最漂亮的女人）

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。