此外 ， 在CNN结构中添加太多层并不能提高准确性 。


因而 ， 最终模型保留了1个GAP2D层和1个DenseSoftmax层 。
当然 ， 改进的空间是存在的！
比如 ， 最近开发的其他先进人脸检测方法可以降低在MTCNN实现中观察到的误报率 。
此外 ， 通过增加训练数据可以使提取的瓶颈特征更完整 ， 并且创建更丰富的图像表示 ， 从而提高准确性 。
制作一个狗狗检测器 ， 你学废了吗？
参考资料：
【狗盲不存在！印度小哥实战搭建狗品种识别算法，只要7步】https://winxzenpiyush23.medium.com/dog-breed-classifier-using-cnn-4f408d04ff86

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