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文件大小: 533kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-25
详细说明：旋转面
该工程由认可员工的人脸图像的旋转（的upright ， rotated_left ， rotated_right ，或upside_down ）和纠正旋转，这样的脸都是正直的人。
为此，将带有Keras库的神经网络模型修改为以下规范：
读取以64 * 64 * 3 = 12288分辨率转换为1d的图像。
将原始像素强度缩放到[0, 1]范围。
将标签从整数转换为二进制向量（每个标签对应的二进制向量）。
使用SGD作为优化器和分类交叉熵损失来编译神经网络模型。
学习率： lrate = 0.1 。
纪元： epochs = 75 。
浴池大小： bathSize = 64 。
源代码包括：
trainSimpleNeuralNetwork.py神经网络的整个配置。
predict.py -负载从神经网络（由生成的模型和权重trainSimpleNeuralNet
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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