Верификатор

segmentation fault

error 404

exit

building encryption

zero day threat

malware attempts

ВАШЕ УСТРОЙСТВО
ВЗЛОМАЛИ...

HELP

а 12% - многократно!

30% РОССИЯН ЕДИНОЖДЫ СТАНОВИЛИСЬ ЖЕРТВАМИ ИНТЕРНЕТ-ПРЕСТУПНИКОВ

поддержка социальных сетей

безопасное общение

борьба с утечками

система верификации

достоверная информация

подтверждение личности

ВЕРИФИКАТОР

Скачать

import pandas

Adam

ResNet50

import numpy

Dropout

import tensorflow

КАК ЭТО РАБОТАЕТ?

Создаем объект train_datagen, который будет помогать нам готовить данные для обучения модели. Он делает так много разных преобразований изображений: вращение, сдвиг, масштабирование... Все это нужно, чтобы научить модель распознавать повороты и наклоны головы, различные виды освещения и другие внешние факторы.

ШАГ 1

train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
validation_split=0.2,
rotation_range=30,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
fill_mode='nearest'
)

Здесь мы создаем генераторы данных для тренировочного и валидационного наборов. Они будут автоматически генерировать пакеты данных для тренировки модели. Мне кажется, они просто создают волшебные пакеты данных из воздуха!

ШАГ 2

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_dir,
target_size=image_size,
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical',
subset='training'
)

validation_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_dir,
target_size=image_size,
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical',
subset='validation'
)

Вот так выглядит генерация данных

Здесь мы создаем базовую модель, используя ResNet50. Она уже предобучена на огромном наборе изображений, поэтому мы можем использовать ее как основу для нашей модели классификации. Кажется, Верификатор готов брать картинку и говорить, что на ней изображено!

ШАГ 3

base_model = ResNet50(
weights='imagenet',
include_top=False,
input_shape=(224, 224, 3)
)

Здесь мы "размораживаем" последние 5 слоев базовой модели, чтобы они могли обновиться во время тренировки. Затем мы определяем архитектуру нашей модели, добавляя дополнительные слои для классификации и регуляризации. И наконец, мы компилируем модель и запускаем тренировку в течение 10 эпох.

ШАГ 4

for layer in base_model.layers[-5:]:
layer.trainable = True

model = tf.keras.models.Sequential([
base_model,
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
Dropout(0.3),
tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(train_generator.num_classes, activation='softmax')
])

optimizer = Adam(learning_rate=0.0001)

model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

epochs = 10
model.fit(train_generator, epochs=epochs, validation_data=validation_generator)

Здесь мы создаем генератор данных для тестового набора и используем его для оценки модели.

ШАГ 5

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
test_dir,
target_size=image_size,
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical'
)

loss, accuracy = model.evaluate(test_generator)
print(f"Test Loss: {loss:.4f}")
print(f"Test Accuracy: {accuracy:.4f}")