Эта модель предсказывает, является ли изображение мужчиной или женщиной, видя глаза с помощью нейронной сети свертки.

Импорт библиотек:

Разархивируйте набор данных:

Предварительная обработка данных:

Вывод:

{'femaleeyes': 0, 'maleeyes': 1}

Отображение некоторых изображений из набора данных:

Вывод:

Разделите набор обучающих данных на набор поездов и набор проверки:

Вывод:

Found 9221 images belonging to 2 classes.
Found 2304 images belonging to 2 classes.

Обучите последовательную модель:

Вывод:

Model: "sequential_9"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d_52 (Conv2D)           (None, 100, 100, 32)      896       
_________________________________________________________________
max_pooling2d_51 (MaxPooling (None, 50, 50, 32)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_53 (Conv2D)           (None, 50, 50, 64)        18496     
_________________________________________________________________
max_pooling2d_52 (MaxPooling (None, 25, 25, 64)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_54 (Conv2D)           (None, 25, 25, 64)        36928     
_________________________________________________________________
max_pooling2d_53 (MaxPooling (None, 12, 12, 64)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_55 (Conv2D)           (None, 12, 12, 64)        36928     
_________________________________________________________________
max_pooling2d_54 (MaxPooling (None, 6, 6, 64)          0         
_________________________________________________________________
conv2d_56 (Conv2D)           (None, 6, 6, 64)          36928     
_________________________________________________________________
max_pooling2d_55 (MaxPooling (None, 3, 3, 64)          0         
_________________________________________________________________
dropout_15 (Dropout)         (None, 3, 3, 64)          0         
_________________________________________________________________
conv2d_57 (Conv2D)           (None, 3, 3, 64)          36928     
_________________________________________________________________
max_pooling2d_56 (MaxPooling (None, 1, 1, 64)          0         
_________________________________________________________________
flatten_6 (Flatten)          (None, 64)                0         
_________________________________________________________________
dense_12 (Dense)             (None, 256)               16640     
_________________________________________________________________
activation_12 (Activation)   (None, 256)               0         
_________________________________________________________________
dropout_16 (Dropout)         (None, 256)               0         
_________________________________________________________________
dense_13 (Dense)             (None, 2)                 514       
_________________________________________________________________
activation_13 (Activation)   (None, 2)                 0         
=================================================================
Total params: 184,258
Trainable params: 184,258
Non-trainable params: 0
__________________________________________________________________

Скомпилируйте и подгоните модель:

Вывод:

Epoch 1/10
289/289 [==============================] - 268s 929ms/step - loss: 0.6895 - accuracy: 0.5476 - val_loss: 0.6884 - val_accuracy: 0.5486
Epoch 2/10
289/289 [==============================] - 267s 923ms/step - loss: 0.6888 - accuracy: 0.5483 - val_loss: 0.6832 - val_accuracy: 0.5951
...
...
...
Epoch 9/10
289/289 [==============================] - 246s 852ms/step - loss: 0.5994 - accuracy: 0.6840 - val_loss: 0.5540 - val_accuracy: 0.7231
Epoch 10/10
289/289 [==============================] - 247s 853ms/step - loss: 0.5253 - accuracy: 0.7445 - val_loss: 0.4900 - val_accuracy: 0.7708

Кривые графика:

Делаем прогнозы:

Вывод:

Случайным образом выберите изображение из тестового набора и передайте его нашей модели, чтобы делать прогнозы.

Вывод:

Prediction is maleeyes.

Глубокий Си:

Ссылка на блокнот: