FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型，提供了一些图片处理的工具集，后续还会提供训练好的模型。给 FaceRank 一个妹子，他给你个分数。
从此以后筛选简历，先把头像颜值低的去掉；自动寻找女主颜值高的小电影；自动关注美女；自动排除负分滚粗的相亲对象。从此以后升职加薪，迎娶白富美，走上人生巅峰。
模型效果
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训练过程 你可以看训练过程： Train_Result.md ,这里有损失函数和准确率变化过程。
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测试结果 结果并不非常好，但是增加数据集之后有所改善。
(?, 128, 128, 24) (?, 64, 64, 24) (?, 64, 64, 96) (?, 32, 32, 96) ['1-1.jpg', '1-2.jpg', '10-1.jpg', '10-2.jpg', '2-1.jpg', '2-2.jpg', '3-1.jpg', '3-2.jpg', '4-1.jpg', '4-2.jpg', '5-1.jpg', '5-2.jpg', '6-1.jpg', '6-2.jpg', '7-1.jpg', '7-2.jpg', '8-1.jpg', '8-2.jpg', '9-1.jpg', '9-2.jpg'] 20 (10, 128, 128, 3) [3 2 8 6 5 8 0 4 7 7] (10, 128, 128, 3) [2 6 6 6 5 8 7 8 7 5] Test Finished!
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FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 隐私 因为隐私问题，训练图片集并不提供，稍微可能会放一些卡通图片。 数据集 130张 128*128 张网络图片，图片名： 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图。 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型。 模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : http
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第二届人工智能竞赛——题目五、FaceRank 一、简介 我们常看到用机器学习识别字体，自动驾驶等项目，但是这题有个非常有趣的项目：FaceRank，它基于 TensorFlow CNN 模型，提供了一些图片处理的工具集，能够利用模型，为你的颜值打分。 二、题目要求 利用现有的深度学习模型实现“颜值打分”。 利用 QT 设计 UI 界面，界面要求:友好、功能完善、简介。 三、参考资料 https:
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本文向大家介绍python tensorflow基于cnn实现手写数字识别，包括了python tensorflow基于cnn实现手写数字识别的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一份基于cnn的手写数字自识别的代码，供大家参考，具体内容如下 做了2000次迭代，在测试集上的识别精度能够到0.9772…… 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持呐喊教程。
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我在Tensorflow中的LSTM-RNN上训练一些音乐数据，遇到了GPU内存分配的一些问题，我不明白：我遇到了OOM，而实际上似乎还有足够的VRAM可用。一些背景：我正在使用GTX1060 6GB、英特尔至强E3-1231V3和8GB内存开发Ubuntu Gnome 16.04。现在，首先是我能理解的错误消息的一部分，在中，我将在最后再次添加整个错误消息，以供任何可能要求帮助的人使用： I t
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在本章中，将重点介绍CNN和RNN之间的区别，它们的区别如下表中所示 - CNN RNN 它适用于图像等空间数据。 RNN适用于时间数据，也称为顺序数据。 CNN比RNN更强大。 与CNN相比，RNN包含更少的功能兼容性。 CNN采用固定大小的输入并生成固定大小的输出。 RNN可以处理任意长度大小输入/输出。 CNN是一种前馈人工神经网络，具有多层感知器的变化，旨在使用最少量的预处理。 与前馈神经
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我正在尝试在Android上应用一个自定义的对象检测模型。为了应用该模型，我使用/lite/examples/object_detection下的tensorflow存储库示例。为此我也在使用我的个人手机（小米红米Note 8 pro，Android10）进行测试。该示例工作完美，能够识别不同的对象。但是，当我尝试导入自定义模型时，applycation会反复崩溃。为了运行我在build.grad
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1. Hierarchical Softmax的缺点与改进 在讲基于Negative Sampling的word2vec模型前，我们先看看Hierarchical Softmax的的缺点。的确，使用霍夫曼树来代替传统的神经网络，可以提高模型训练的效率。但是如果我们的训练样本里的中心词w是一个很生僻的词，那么就得在霍夫曼树中辛苦的向下走很久了。能不能不用搞这么复杂的一颗霍夫曼树，将模型变的更加简单呢
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1. 基于Hierarchical Softmax的模型概述 我们先回顾下传统的神经网络词向量语言模型，里面一般有三层，输入层（词向量），隐藏层和输出层（softmax层）。里面最大的问题在于从隐藏层到输出的softmax层的计算量很大，因为要计算所有词的softmax概率，再去找概率最大的值。这个模型如下图所示。其中V是词汇表的大小， word2vec对这个模型做了改进，首先，对于从输入层到隐藏