1.数据集准备：
在划分数据集时，确保每个数据集中都有正类别和负类别的样本。这有助于确保模型在各个数据集上都能很好地泛化。对于人脸二分类器，正类别可能是包含人脸的图像，负类别可能是不包含人脸的图像。确保数据集的标签正确。
2.数据预处理：
在裁剪人脸地标时，确保裁剪后的图像大小一致，以便输入到模型中。数据增强是个不错的选择，但要确保不过度增强，以免引入噪声。常见的数据增强包括旋转、翻转、缩放等。
3.模型建立和训练：
在建立模型时，选择适当的模型架构。对于人脸二分类器，可以考虑使用卷积神经网络（CNN）或者vit。
设置合适的损失函数，对于二分类问题，常用的损失函数包括交叉熵损失函数。
选择合适的优化器，如Adam或SGD，并根据需要设置学习率。
确定合适的迭代次数（iterations）和 epoch 数量。
可以使用验证集来监测模型的性能，并在性能不再提升时停止训练，以避免过拟合。
4.模型评估：
在训练完成后，使用测试集来评估模型的性能。计算准确度、精确度、召回率等指标，以全面评估模型的表现。可以使用混淆矩阵来更详细地了解模型在不同类别上的表现。
5.调整和优化：
根据评估结果，可以调整模型的架构、超参数或数据预处理步骤，以进一步提高性能。