在图像处理的深度探索中，卷积神经网络(CNN)的潜力远不止于分类任务。它们能够精确地执行图像回归，揭示隐藏在像素中的连续信息，比如人类年龄的预测。
在图像分析的世界里，图像分类与回归任务之间的界限清晰：分类任务的目标变量是非连续的类别标签，如识别狗和猫，而回归任务则需要预测连续数值，例如预测房价。例如，在人寿保险业，通过深度学习技术，预测客户的年龄、性别、健康状况和体重指数等，能简化保险申请过程，提升销售效率。
预测人脸年龄，虽然看似简单，其实是图像回归的典型例子。相较于简单分类，精确的年龄预测对于理解个体风险更为关键，但需要克服数据偏见和复杂模型构建的挑战。为了解决这些问题，我选择多个公共领域数据集，如IMDB-Wiki、UTK人脸数据集和Appa真实人脸数据集，以确保模型的泛化能力。
项目的核心在于使用Fastai v1的ResNet34架构，结合L1 Smooth Loss（Huber损失），以及图像调整大小技术来优化精度。年龄回归模型的设计巧妙地融合了预训练的ResNet34结构，以适应回归任务需求。通过细致的模型训练，我们不仅看到了预测结果的准确性，也收获了判别学习、模型重构和图像调整等宝贵经验。
以下是关键代码片段：
class AgeModel(nn.Module):
...
def forward(self, x):
...
class L1LossFlat(nn.SmoothL1Loss):
...
def forward(self, input:Tensor, target:Tensor) -> Rank0Tensor:
...
learn = Learner(data_wiki_small, model, ...
...
learn.loss_func = L1LossFlat()
每个预测样本的对比，展示了模型与实际年龄的微妙契合，令人惊讶的是，模型在预测年龄方面展现出了相当的准确性。
这个项目不仅是技术上的挑战，也是个人成长的旅程。我在这个过程中深入理解了如何利用数据平衡、模型优化和深度学习技术来解决实际问题，它不仅提升了我的图像回归技能，也拓展了我的技术视野。