43、深度卷积神经网络图像分类

深度卷积神经网络图像分类

在图像分类领域，深度卷积神经网络（CNN）发挥着重要作用。本文将介绍如何使用CNN进行手写数字识别和人脸图像的性别分类，并详细阐述数据增强技术的应用。

手写数字识别

在手写数字识别任务中，我们可以使用简单的代码来展示预测结果。以下是相关代码：

# 代码省略部分为前面未给出的绘图相关代码
ax.text(0.9, 0.1, '{}'.format(preds[i]),
        size=15, color='blue',
        horizontalalignment='center',
        verticalalignment='center',
        transform=ax.transAxes)
plt.show()

在绘制的示例中，所有预测标签都是正确的。

人脸图像性别分类

接下来，我们将使用CelebA数据集实现一个用于人脸图像性别分类的CNN模型。CelebA数据集包含202,599张名人面部图像，并且每张图像都有40个二元面部属性，包括性别（男性或女性）和年龄（年轻或年老）。

加载CelebA数据集

首先，我们需要加载CelebA数据集，具体步骤如下：
1. 导入必要的库：

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds