Deepface 通用模型训练教程

第一次训练（12-15万次）

运行 6) train SAEHD.bat
提示 Press enter in 2 seconds to override model settings 的时候迅速按下 enter 键进行自定义设置步骤（下面设置步骤中绿色字体的为需要手动设置参数的，其余为直接回车确定）

[0]Autobackup every N hour(0..24?:help): 直接回车设置为默认 0
_{模型自动备份：每N小时备份一次，默认值为0，表示不备份。输入2表示两个小时备份一次，这个参数的功能是为了防止模型奔溃骂娘！}

[n]Write preview history(y/n?:help): 直接回车设置为默认 n
_{写入预览历史}

[0]Target iteration: 直接回车设置为默认 0
_{目标迭代：设置一个整数，当迭代次数达到这个值就会自动停止训练，默认为无限制，直到你手动停止为止。}

[n]Flip SRC faces randomly(y/n?:help): 直接回车设置为默认 n
_{SRC脸部随机反转：当你人脸素材比较少的时候比较有用，通过这个参数将人脸图片垂直翻转，增加素材量。比如目标视频有右侧连，原视频只有左侧脸的时候。但是翻转后的样本和真是的情况可能会有一些误差。素材比较充分的情况下建议关闭，保证相似度，自然度。}

[y]Flip DST faces randomly(y/n?:help): 输入 n 回车
_{DST脸部随机反转：当你人脸素材比较少的时候比较有用，通过这个参数将人脸图片垂直翻转，增加素材量。比如目标视频有右侧连，原视频只有左侧脸的时候。但是翻转后的样本和真是的情况可能会有一些误差。素材比较充分的情况下建议关闭，保证相似度，自然度。}

[8]Batch size(?:help): 直接回车设置为默认 8
_{批处理大小：批处理大小设置会影响每次迭代中人脸的数量，建议大于等于4，小于等于16，默认值为8。这个值的上限取决于你的显卡的性能，主要是显存。值太小影响效果，太大浪费时间。具体原理可以去学习深度学习中的Batch_size概念。}

[y]Masked training(y/n?:help): 直接回车设置为默认 y
_遮罩训练

[y]Eyes and mouth priority(y/n?:help): 直接回车设置为默认 y
_{眼睛和嘴巴优先}

[y]Uniform yaw distribution of samples(y/n?:help): 直接回车设置为默认 y
_{样本的均匀偏航分布}

[y]Blur out mask(y/n?:help): 输入 n 回车
_模糊遮罩

[y]Place models and optimizer on GPU(y/n?:help): 直接回车设置为默认 y
_{GPU优先：默认启用，如果出现OOM，又不想改变其他参数的时候可以尝试关闭这个参数。关闭后，单次迭代时间会变长。也可以通过改变这个参数，提升res/bs/dims等参数的值。一般来说使用默认，显卡配置不够的时候启用。}

[y]Use AdaBelief optimizer?(y/n?:help): 直接回车设置为默认 y
_{是否使用 AdaBelief 优化器：如果内存足够则设置为y，如果内存不足可以设置为n}

[y]Use learning rate dropout(n/y/cpu?:help): 输入 n 回车
_{LRD：LRD的目的是通过改变启用时的学习率dropout来帮助训练，从而加速人脸的训练，获取更低的损失，并减少亚像素抖动。必须在启用GAN之前启用LRD。这个选项会影响到VRAM的使用，所以开启后可能会遇到OOM。默认推荐不启用，loss降不下来的时候可以试试。}