120 практических задач. Джейд Картер

Параметры модели и обучения

      input_shape = (224, 224, 3) # размер входного изображения (ширина, высота, каналы RGB)

      num_classes_gender = 2 # два класса для пола (мужчина, женщина)

      num_classes_age = 8 # возрастные группы (например, 0-10, 11-20 и т.д.)

      # Загрузка предварительно обученной модели (MobileNetV2 без полносвязных слоев)

      base_model = MobileNetV2(input_shape=input_shape, include_top=False, weights='imagenet')

      # Замораживаем веса предварительно обученной модели

      base_model.trainable = False

      # Создание модели на основе MobileNetV2 и добавление своих слоев

      model = Sequential()

      model.add(base_model)

      model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))

      model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

      model.add(Flatten())

      model.add(Dense(128, activation='relu'))

      model.add(Dropout(0.5))

      # Для определения пола (бинарная классификация)

      model.add(Dense(num_classes_gender, activation='softmax', name='gender_output'))

      # Для определения возраста (многоклассовая классификация)

      model.add(Dense(num_classes_age, activation='softmax', name='age_output'))

      # Компиляция модели

      model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), loss={'gender_output': 'binary_crossentropy', 'age_output': 'categorical_crossentropy'}, metrics=['accuracy'])

      # Вывод архитектуры модели

      model.summary()

      ```

      Пояснение архитектуры и процесса:

      1. Предварительно обученная модель (Transfer Learning): В примере используется MobileNetV2, предварительно обученная на большом наборе данных ImageNet. Мы загружаем модель без полносвязных слоев (`include_top=False`) и замораживаем её веса, чтобы сохранить обучение, полученное на ImageNet.

      2. Добавление собственных слоев: К предварительно обученной модели добавляются дополнительные сверточные (`Conv2D`) и полносвязные (`Dense`) слои. Эти слои помогают извлечь признаки из изображений и выполнить классификацию по полу и возрасту.

      3. Функции активации: Для определения пола используется `softmax` с двумя выходами (мужчина и женщина), а для определения возраста также `softmax` с несколькими выходами (например, группы возрастов).

      4. Компиляция и обучение модели: Модель компилируется с оптимизатором Adam и функциями потерь `binary_crossentropy` для пола и `categorical_crossentropy` для возраста, соответствующими задачам классификации.

      Преимущества использования подхода с использованием transfer learning

      – Использование общих признаков: Transfer learning позволяет использовать знания, полученные на больших наборах данных, для задачи распознавания лиц.

      – Улучшение производительности: Использование предварительно обученной модели улучшает производительность и скорость обучения на относительно небольшом наборе данных для задачи определения пола и возраста.

      – Адаптивность к различным типам данных: Модель, построенная с использованием transfer learning, может быть адаптирована к различным типам лиц и различным условиям освещения.

      Создание модели для определения пола и возраста по фотографии лица с использованием глубокого обучения и transfer learning представляет собой эффективный подход к решению задачи компьютерного зрения, который может быть доработан и оптимизирован для конкретных потребностей и требований задачи.

      24. Построение нейронной сети для выявления спама

      – Задача: Классификация сообщений как спам или не спам.

      Для построения нейронной сети для выявления спама в текстовых сообщениях можно использовать различные архитектуры, но одной из наиболее эффективных является рекуррентная нейронная сеть (RNN) или её модификации, такие как LSTM (Long Short-Term Memory)