基于人脸的常见表情识别(3)——模型搭建、训练与测试Task 3

发布网友发布时间：2024-08-26 00:53

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热心网友时间：2024-08-27 13:25

在进行模型搭建与训练之前，首先要解决的是环境问题。由于在 GPU 模式下，dsw 并没有 dlib 包，因此无法完成模型的测试部分。在搭建模型的步骤中，我们采用了 PyTorch 这一强大的框架，其流程包括数据接口准备、模型定义、结果保存与分析等关键环节。接下来，我们逐一进行详细解释。

数据接口准备阶段，PyTorch 提供了一种直接使用文件夹作为输入的方式来进行图像分类任务。我们只需将不同类别的数据分别存放在不同的文件夹中，PyTorch 将自动识别并加载数据。在准备数据时，还需对数据集进行拆分，通常将数据集分为训练集和验证集，比例约为 9:1，以确保模型在新数据上具有良好的泛化能力。

在模型定义阶段，我们创建了数据接口后，定义了一个网络结构 simpleconv3。这是一个基础的三层卷积网络。在 PyTorch 的 nn 库中，包含了各种层供我们选择，如卷积层（nn.Conv2d）、批标准化层（nn.BatchNorm2d）和全连接层（nn.Linear）。以卷积层为例，它用于从输入数据中提取特征。

在模型训练阶段，我们需调整网络参数，通过优化算法（如 Adam、SGD 等）来最小化损失函数，从而使得模型能够学习到输入数据和对应标签之间的映射关系。训练过程中，模型将通过反向传播算法更新权重和偏置，以便在给定输入时产生接近真实标签的输出。为了防止过拟合，我们通常会采用正则化策略，如 L1 或 L2 正则化。

最后，模型测试阶段的目标是评估模型在未见过的数据上的性能。这通常涉及使用验证集进行交叉验证，以检测模型在新数据上的表现。通过计算预测结果与实际标签之间的差异（如准确率、精确率、召回率等），我们可以判断模型的泛化能力。此外，还可能需要调整模型参数，以优化其在实际应用场景中的表现。