python编写的基于深度学习的微表情识别系统
这段代码使用了TensorFlow和Keras构建了一个简单的CNN模型,用于识别FER2013数据集中的微表情。在代码中,首先加载了FER2013数据集,并将其划分为训练集和测试集。然后构建了一个包含四个卷积层和两个池化层的CNN模型,最后使用softmax激活函数输出预测的微表情标签。在训练过程中,使用了Adam优化器和交叉熵损失函数进行优化。在评估过程中,使用了测试集评估模型的性能,并输出了测试损失和准确率。
这段代码使用了TensorFlow和Keras构建了一个简单的CNN模型,用于识别FER2013数据集中的微表情。在代码中,首先加载了FER2013数据集,并将其划分为训练集和测试集。然后构建了一个包含四个卷积层和两个池化层的CNN模型,最后使用softmax激活函数输出预测的微表情标签。在训练过程中,使用了Adam优化器和交叉熵损失函数进行优化。在评估过程中,使用了测试集评估模型的性能,并输出了测试损失和准确率。