Keras深度学习实战——基于ResNet模型实现性别分类

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Keras深度学习实战——基于ResNet模型实现性别分类

1. 介绍

本教程将介绍如何使用 Keras 深度学习框架和 ResNet 模型来实现性别分类任务。性别分类是指根据图像中的面部特征判断图像中人的性别。

2. 原理详解

ResNet（Residual Neural Network）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，它通过引入残差连接（Residual Connection）来解决深度学习中常见的梯度消失问题，从而能够训练更深的网络模型。

ResNet 模型的基本结构如下：

• 卷积层（Convolutional Layer）： 卷积层是 CNN 的核心层，它可以提取图像中的局部特征。
• 池化层（Pooling Layer）： 池化层可以降低模型的参数量，并提高模型的鲁棒性。