# 表情识别
使用各种模型解决 fer2013 数据集的表情识别问题
[](https://choosealicense.com/licenses/mit/)
[](https://github.com/go88/fer2013-recognition/pulls)
[](https://github.com/go88/fer2013-recognition/releases)
---
## 目录
```text
data_input/
fer2013_input.py 数据读取
drive/machine_learning/fer2013/ 存放模型和数据
images/ 图片资料
*_model/
*_model.py 模型
*_train_eval.py 训练和验证
run_*.py 运行训练和测试
```
---
### 1. 简单模型
TensorFlow 原生API实现3层卷积3层池化
### 2. VGGNet 模型
我在 D 模型基础上,在每一层卷积后加入 LRN 层或 BN 层使训练效果更好
人工智能课设表情识别fer2013数据集源码.zip
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2023-09-23
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人工智能课设表情识别fer2013数据集源码.zip （16个子文件） 
__init__.py 0B
tensorflow_simple_model __init__.py 0B tf_conv3_model.py 2KB tf_conv3_train_eval.py 3KB LICENSE 1KB data_input __init__.py 0B fer2013_input.py 4KB drive machine_learning fer2013 data 
about.txt 1KB README.MD 47B run_tensorflow_simple.py 152B images 
VGGNet.png 34KB README.md 1KB run_vgg_net.py 139B vgg_net_model __init__.py 0B vgg_net_model.py 11KB vgg_net_train_eval.py 4KB资源评论
