训练数据处理 imdb数据提取 gender: 0 for female and 1 for male, NaN if unknown age: 年龄分为101类,分别为从0到100岁. 将训练数据转换为tfrecords格式,命令为, python convert_to_records_multiCPU.py --imdb --nworks 8 --imdb_db /home/rese

简介：           本文根据利用深度学习模型，根据人脸的表情信息对人的性别进行分类，数据集来自kaggle。是一个二分类问题，比较简单，可以当做自己的第一个深度学习模型。动手深刻感受深度学习。 数据集：        原始数据集如下所示：         其中所给的训练集图像有3000张，测试集图像有1084张，同时还提供了训练集的CSV文件如下所示： image_idi

DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image 这个论文我们使用深度学习解决了在静态人脸图像中面部年龄的估计。我们的卷积神经网络使用了VGG-16结构，并在用于图像分类的ImageNet的数据集上预训练。除此之外，由于面部年龄的注释图像数量的限制,我们探究了微调带有可用年龄的爬取的网络人脸图片的好处。我们从IMDB和Wikipe

1366 - Incorrect string value: ‘\xE7\x94\xB7’ for column ‘gender’ at row 1 1.打开设置表，将列表字符集改为utf8 2.重新插入数据 成功插入数据！