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min_faces_per_person=60 is too restrictive解决办法（人脸识别数据lfw_funneled）
min_faces_per_person=60 is too restrictive解决办法. 在运行： 这个是因为有数据没有下载完整 你要60条或者70条，它没有，或者压根没有数据，报的错误 把数据下载到的目录（我的是window系统，在）下载好复制到这个目录就行，必须先将lfw_home目录下所有内容删除，再运行即可。 这是我的路facenet在亚洲人脸上的效果测试
准备工作 下载FaceNet源码 https://github.com/davidsandberg/facenet LFW评估测试数据下载 http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz 下载亚洲人脸数据CASIA-FaceV5 原上传者地址：https://download.csdn.net/download/weixin_42179317/10405384 若无csdn积分可以直接用百度云盘task06_DW机器学习基础
评估模型的性能并调参 本次学习首先讲述了使用网格搜索与随机网格搜索，开始用make_pipeline封装了SVC， pipe_svc = make_pipeline(StandardScalar(), SVC(random_state=1) 然后分别用sklearn中的GridSearchCV和RandomizedSearchCV进行调参优化。 当类别为两类时，可采用绘制混淆作业记录 WEEK7
消融实验：对比不同embedding dim时模型准确率 在上次的作业基础上，更换训练数据集，添加测试数据集与代码。 步骤 0. 环境 pip install cmake pip install dlib 要等很久，尝试了永久安装路径，cmake可以装到永久路径，但是dlib一装内存就溢出，环境就被关闭了。也不知道为什么。 ！换了一Python机器学习：PCA与梯度上升：009人脸识别与特征脸（lfw_people数据集）
将w的每一行想成一个样本，则第一行是最重要的样本。。第二行次重要。。（Wk特征engen face) CODE 我们使用lfw_people数据集 #人脸识别与特征脸 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_lfw_people 这个数据集很大有200多m直人脸识别系列（十五）：COCO Loss
论文链接：Rethinking Feature Discrimination and Polymerization for Large-scale Recognition 这篇文章其实和NormFace原理完全相同，只是推理的切入点稍微有点不同。两篇论文发表的时间也相近。因此博主就不再详细写分析了，如果有看得不太懂的可以参考我的NormFace阅读TensorFlow+FaceNet+GPU训练模型（超详细过程）（四、模型训练）
在所有的数据都处理完了之后，接下来就可以进行模型的训练了。 在Github上FaceNet项目的介绍中有softmax和论文中提到的三元损失训练triplet两种方式，这边简单的介绍下softmax的训练方法。 FaceNet已经将所有的方法都已经封装好，训练程序在src目录下的train_softmax.py文件中，在训练