平均した一つの顔は、ある時点までは効きますが、そこで限界が来ます。1歳の希穏と、帽子をかぶってそっぽを向いた希穏は別物で、そういう難しいショットは、参照写真がどれだけ良くてもスコアが低く出ます。第2サイクルでの解決策は、モデルにかけ直すことなく、ツールに私から学ばせることでした。仕掛けはこうです。scanが各写真の顔エンベディングをマニフェストに直接キャッシュするようになりました。だから本物の一致を承認したり、似ているだけの顔を却下したりすると、その判断はプロファイルへの追記になるだけで、再計算は一切起きません。
プロファイルは、平均した一つのベクトルから、エグザンプラのバンドルへと育ちました。安定したエンロール済みのコアに加えて、時間をかけて私が足していく、承認したポジティブと却下したネガティブ。顔は、それらすべての中での最良の一致でスコアが付くようになったので、難しい低スコアのショットを一つ承認した瞬間に、今後のアルバムにある似たショットがすべて一緒に持ち上がります。二つの新しいコマンドがその仕事をします。feedbackはマニフェストの承認と却下をプロファイルに畳み込みます。小さくぼやけた切り抜きが汚染しないよう品質ゲートをかけ、二重カウントできないよう冪等です。rescoreは、古いスキャンを改善後のプロファイルで仕分け直します。画像の読み込みもモデルの呼び出しもまったくないので、数回の訂正のあとに先月ぶんをやり直すのがほぼ一瞬で済みます。エンロールした参照は、信頼できるコアとして手つかずのまま。私が教えたものは、すべてその隣に置かれます。