FGNET数据集对上述模型评估准确率

要评估上述模型在FGNET数据集上的准确率，您需要进行以下步骤：

1. 下载并准备FGNET数据集，包括训练集和测试集。

2. 使用Age_Model类中的loadModel方法加载预训练的模型权重。

3. 对测试集中的每张人脸图像，使用Age_Model类中的predict_age方法进行年龄预测，并将预测结果与真实年龄进行比较。

4. 计算模型在测试集上的准确率，可以使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）或平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等指标来评估模型的性能。

需要注意的是，FGNET数据集是一个比较老的数据集，其中的图像质量和分辨率较低，可能会影响模型的预测能力和准确率。因此，在评估模型性能时，还需要考虑这些因素的影响。