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训练结果显示，该人脸识别模型在10个 epochs的训练过程中，逐步表现出了良好的收敛性。从第5个 epoch开始，模型的准确率逐步提升，达到99.25%的最终测试准确率。

训练过程中，模型的表现有以下几个关键阶段：

为确保结果的可靠性，训练集划分采用了严格的交叉验证方法，这充分保证了测试集的代表性和多样性。此外，训练过程中采用了数据增强技术，有效提高了模型的泛化能力。

最终，在测试集上，模型的准确率达到了99.25%，这表明该人脸识别模型具有较高的识别性能和稳定性，具备良好的实际应用价值。

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