Задача

Необходимо обучить нейронную сеть, способную по входному изображению лица определять пол человека на изображении.

Подготовка данных

При создании модели использовался набор данных из 100 тысяч изображений. Из которых 50 тысяч содержат изображения лиц женщин, 50 тысяч - изображения лиц мужчин. Для обучения модели использовалось по 45 тысяч изображений лиц каждого пола. К каждому изображению применяются преобразования: изменение размера до (32, 32) и нормализация к диапазону [-1, 1].

Архитектура модели

Модель представляет из себя сверточную нейросеть. В качестве метода итерации используется SGD. Функция активации - ReLU.

Полученные результаты

На тестовых данных из 5 тысяч изображений от каждого пола модель показала точность в 94%.

Инструкция запуска

Пример вызова: python3 script.py folder/with/photos/. Скрипт сохраняет файл process_results.json с результатами вида: {'img1.jpg': 'male', 'img2.jpg': 'female', ...}.

Инструкция запуска тренировки

Для тренировки нейросети необходимо разместить данные в папки data/train/male и data/train/female. В файле sex_classification.ipynb необходимо запустить вторую клетку с импортом библиотек, первую клетку с объявлением переменных в блоке Data Processing, а затем все клетки блока Model Training по порядку.