False Positives: There are many different variations of non-face objects that may appear in a patch of an image. During the training stage, the model may not see all of them (i.e. a fully representative set of non-face patches). Therefore, the model may suffer from a lot of false positives at test time. For example, if the network has not been trained on images containing hands, it may detect faces based on skin tones and incorrectly classify patches of images containing hands as faces, thereby giving rise to false positives.
les faux positifs : il y a de nombreuses façons pour qu’un morceau d’image ne soit pas un visage. Pendant la phase d’entraînement, le modèle peut ne pas toutes les voir (c’est-à-dire que notre jeu de données n’est pas pleinement représentatif). Par conséquent, le modèle peut souffrir d’un grand nombre de faux positifs au moment du test.