旋转面 源码

旋转面 该工程由认可员工的人脸图像的旋转(的upright , rotated_left , rotated_right ,或upside_down )和纠正旋转,这样的脸都是正直的人。 为此,将带有Keras库的神经网络模型修改为以下规范: 读取以64 * 64 * 3 = 12288分辨率转换为1d的图像。 将原始像素强度缩放到[0, 1]范围。 将标签从整数转换为二进制向量(每个标签对应的二进制向量)。 使用SGD作为优化器和分类交叉熵损失来编译神经网络模型。 学习率: lrate = 0.1 。 纪元: epochs = 75 。 浴池大小: bathSize = 64 。 源代码包括: trainSimpleNeuralNetwork.py神经网络的整个配置。 predict.py -负载从神经网络(由生成的模型和权重trainSimpleNeuralNet