文件名称：matlabauc代码-Gender_classification:使用keras基于性别的图像二进制分类
文件大小：5KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 03:57:12
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Matlab的耳语性别分类 使用性别评分基于性别的图像二进制分类。 模型转换 第一项任务涉及将MATLAB模型文件转换为Tensorflow（keras）格式。 首先，加载MATLAB权重并提取模型信息。 然后，基于提取的有关参考模型的信息，构建基本模型。 在构建基础模型时，将权重加载到各个层上。 来源： 资料准备 图像被编译到两个文件夹（男性和女性）中。 由于计算限制，整个数据集中使用了2000张（1000张男性和1000张女性）图像的随机样本。 80％的图像用于训练，而20％的图像用作训练时的验证数据。 模型编制与培训 一旦模型准备好加载重物，将重物冻结，并在最后一层中添加密实层以及softmax激活功能。 使用亚当优化器（学习率= 0.001）对模型进行分类交叉熵损失训练。 使用了受验证损失限制的提前停止。 经过6个时间段后，该模型的验证准确度达到96％。 评估与结果 然后，在测试数据集上评估训练后的模型，该数据集带有500个图像（250个女性和250个男性）的随机样本（未用于训练的一个）。 0.987的AUC达到了95.4％的准确度，这证实了该模型确实擅长区分类别。 此外，该模
【文件预览】：
Gender_classification-master
----model_conversion.py(3KB)
----README.md(2KB)
----predict.py(1KB)
----data_preprocess.py(2KB)
----train.py(2KB)