Keras深度学习实战——使用卷积神经网络实现性别分类

0. 前言

在《卷积神经网络详解与实现》中，我们了解了卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的工作原理以及 CNN 模型在解决图像识别问题中的优越性。在本节中，我们将通过构建性别分类模型来验证 CNN 模型性能，从而进一步加深对 CNN 工作原理的了解。

1. 数据集与模型分析

首先，我们需要了解本节用于性别分类的数据集，数据集取自 Celeb A，可以自行构建数据集，也可以下载使用此数据集，提取码：nql9。CelebA 是一个大规模的人脸属性数据集，其中包含超过 20 万张名人图像，每张图像有 40 个属性注释。
接下来，我们定义用于性别分类的神经网络模型策略：

• 首先获取图像的数据集，并根据图像中人物的性别标记每个图像
• 我们使用的数据集