FGNET数据集对上述模型评估准确率

该代码中给出的模型是基于VGGFace的年龄预测模型，但是没有提供该模型在FGNET数据集上的评估准确率。要评估模型在FGNET数据集上的准确率，需要将训练数据和测试数据集划分为训练集和测试集，并使用训练集训练模型，然后使用测试集评估模型的性能。由于该代码中没有提供如何划分FGNET数据集的代码，因此无法确定模型在该数据集上的评估准确率。如果您有关于数据集划分的更多信息，可以进行训练和测试，并计算模型在测试集上的准确率。

相关问题

fgnet数据集准确率

FGNet是一个人脸年龄估计的数据集，包含了1002个人的人脸图像。准确率的评估需要根据具体的算法和评价指标来进行。

一般来说，人脸年龄估计的评价指标主要有MAE（Mean Absolute Error），MSE（Mean Squared Error），以及ACC（Accuracy）等。其中，MAE和MSE是连续型指标，ACC是离散型指标。

在使用FGNet数据集进行人脸年龄估计的时候，我们可以将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的准确率。

具体准确率取决于所使用的算法、模型和评价指标等因素，一般来说，较好的算法在FGNet数据集上的MAE可以达到5岁左右，ACC可以达到70%以上。