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了解模型版本控
Amazon Rekognition 使用深度學習模型來執行人臉偵測並在集合中搜尋臉孔。持續根據客戶的意見回饋來改善模型的精確度，並推動深入學習研究領域。這些改善功能將隨模型更新提供。例如，使用 1.0 版的模型，IndexFaces可以為影像中 15 個最大的面建立索引。模型的較新版本則可讓 IndexFaces 將映像中前 100 個最大的人臉編入索引。
當您建立新的集合時，將採用最新版的模型版本。為提高精確度，模型將不定期更新。
當有新版本的模型發行時，會發生下列情況：
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您建立的新集合將採用最新模型。使用最新模型偵測使IndexFaces用新增至新集合的面孔。
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您現有的集合繼續使用建立時採用的模型版本。儲存在這些集合中的臉部向量將不會自動更新為最新模型版本。
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新增到現有集合中的新臉孔將使用該集合原先使用的模型進行偵測。
不同的模型版本彼此無法相容。特別是當映像編入多個集合的索引，而這些集合皆採用不同版本的模型時，同一個偵測到的人臉會有不同的人臉識別碼。若映像編入多個集合的索引，而這些集合使用相同模型時，人臉識別碼將會相同。
若您的集合管理不負責模型的更新，應用程式可能遇到相容性問題。您可以使用為了回應集合操作所傳回的 FaceModelVersion 欄位 (例如 CreateCollection) 來判斷目前採用的模型版本。您可以通過調用來獲取現有集合的模型版本DescribeCollection。如需詳細資訊，請參閱描述集合。
集合中現有的臉部向量無法更新為較新的模型版本。由於 Amazon Rekognition 不會儲存原始映像位元組，因此將無法自動使用較新的模型版本來重新編制映像索引。
若要在現有集合中儲存的面上使用最新模型，請建立新集合 (CreateCollection) 並將來源影像重新建立索引至新集合 (Indexfaces)。您需要更新任何由應用程式儲存的臉部識別碼，因為新集合中的臉部識別碼與舊集合中的臉部識別碼不同。如果您不再需要舊系列，可以使用將其刪除DeleteCollection。
無狀態作業 (例如 DetectFaces) 會使用最新版本的模型。
