Основные этапы разработки
1. Подготовка данных
Первым делом я собрал две выборки: одну для обучения (европейские лица), вторую для теста (испанские лица). Затем обработал изображения: уменьшил разрешение до 64×64 пикселей, добавил различные трансформации (аугментацию) и выровнял контрастность и освещенность.
2. Архитектура нейросети
Модель была реализована на Python с библиотекой TensorFlow. Я использовал стандартные слои CNN:
- Две операции свертки (
Conv2D), извлекающие характерные черты лица. - Операции максимального пулинга (
MaxPooling), уменьшающие размеры изображения. - Полносвязный слой (
Dense), классифицирующий изображение. - Dropout, чтобы избежать переобучения.
3. Тренировка модели
Параметры обучения:
- Оптимизатор:
Adamс начальной скоростью 0.002. - Критерий потерь:
Binary Cross Entropy(так как задача двоичная классификация). - Ранняя остановка (
Early Stopping): прекращение обучения, если прогресс остановился.
4. Оценка результатов
При тестировании использовались графики точности и потери. Если точность начала падать на контрольных изображениях, значит, модель переобучилась. Такие проблемы легко увидеть визуально на графиках.
5. Пользование моделью
Теперь каждый желающий может воспользоваться моими скриптами и проверить любое фото: приложение выдает простое заключение — «Реальная!» или «Подделка!», избавляя пользователей от опасений.
Почему эта модель крутая?
- Она простая и быстрая в применении, интегрируется в большинство приложений без больших усилий.
- Благодаря архитектуре TensorFlow и Keras, код легко адаптируется под новые задачи.
- Риск переобучения минимален, ведь я предусмотрел методы борьбы с ним заранее.
Итоги
Это был мой первый серьезный опыт работы с компьютерным зрением и машинным обучением. Хотя изначально было много сложностей, конечный результат оказался весьма успешным. Теперь мои знания в Data Science стали гораздо глубже, и я уверен, что впереди ждет немало интересных задач и проектов!