In the last section, we discussed how the model may run into a large number of false positives at test time as there are many ways for non-face objects to appear similar to a face. No training set will include all the possible non-face objects that look like faces. We can mitigate this problem through negative mining. In negative mining, we create a negative dataset of non-face patches which the model has (erroneously) detected as faces. The data is collected by running the model on inputs that are known to contain no faces. Then we retrain the detector using the negative dataset. We can repeat this process to increase the robustness of our model against false positives.
Nous avons vu comment un modèle peut se heurter à un grand nombre de faux positifs au moment de la phase de test car plusieurs objets peuvent ressembler à un visage de diverses façons. Aucun jeu d’entraînement ne peut contenir tous les objets qui ne sont pas des visages et ceux qui ressemblent à des visages. Nous pouvons atténuer ce problème grâce au negative mining (pêche à l’exemple négatif). Avec cette technique, nous exécutons notre modèle sur des entrées dont on sait qu’elles ne contiennent pas de visages. Tous les patchs sans visages mais que le modèle a détecté comme étant des visages sont alors ajoutés dans notre jeu de données d’exemples négatifs. Ensuite, nous recyclons le détecteur en utilisant le jeu de données négatives. Nous pouvons répéter ce processus pour augmenter la robustesse de notre modèle contre les faux positifs.