🎨 Python Keras CNN卷积网络人脸表情识别代码分享 🌟
发布时间：2025-03-28 13:02:53来源：
最近在研究深度学习的应用时，发现了一个非常有趣的项目——利用Keras构建CNN卷积神经网络来识别人脸表情！👀 从数据预处理到模型训练再到结果展示，整个过程既烧脑又充满成就感。如果你也对这项技术感兴趣，不妨跟我一起探索一番吧～
首先，我们需要准备一个包含多种表情的数据集，比如常见的七种基本表情：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶。😊 数据准备好后，就可以用Keras搭建CNN模型了！卷积层(Convolutional Layer)负责提取图像特征，池化层(Pooling Layer)则用来减少参数量并降低过拟合风险。💡 训练过程中，通过调整超参数（如学习率、批量大小等），可以让模型表现更加出色。
最终，当我看到模型成功预测出不同表情时，内心简直被惊喜填满！🎉 如果你也想尝试，记得关注我的博客，我会持续更新更多代码细节哦～💬
深度学习 Keras CNN 人脸识别
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