人体年龄估计：使用DEX或WideResNet模型进行IMDB-Wiki数据集上的任务

人体年龄估计是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以通过分析人脸图像来估计一个人的年龄。在本文中，我们将探讨如何使用DEX和WideResNet模型来进行人体年龄估计，并使用IMDB-Wiki数据集进行训练和评估。

数据集介绍
IMDB-Wiki数据集是一个广泛使用的人体年龄估计数据集，它包含了来自互联网电影数据库（IMDB）和维基百科（Wiki）的人脸图像。该数据集包括大约50,000个样本，涵盖了从出生到100岁的不同年龄段的人。每个样本都有一个与之对应的年龄标签，用于训练和评估模型。

模型选择
在人体年龄估计任务中，我们可以使用多种深度学习模型。这里我们选择了DEX和WideResNet两个模型作为示例。

1. DEX模型：
   DEX（Deep EXpectation）模型是一种用于人体年龄估计的深度神经网络模型。它由两个主要组件组成：AgeNet和AgeDB。AgeNet是一个卷积神经网络，用于从人脸图像中提取特征。AgeDB是一个用于对提取的特征进行回归的多层感知器。DEX模型通过将AgeNet和AgeDB连接起来，实现了端到端的年龄估计。

2. WideResNet模型：
   WideResNet是一种深度残差网络，用于图像分类和识别任务。它在ResNet模型的基础上进行了改进，引入了更宽的网络结构，以增加模型的容量和表达能力。WideResNet模型在人体年龄估计任务中表现出色，能够有效地提取人脸图像的特征，并进行年龄预测。

模型训练
在使用DEX和WideResNet模型进行人体年龄估计