文件名称：面部图像用于情感分类：面部图像用于情感分类
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更新时间：2024-03-13 01:12:43
JupyterNotebook
情感图像分类 建立CNN并将转移学习应用于新的分类问题。 这是一个私有的kaggle数据集，数据集链接位于： ://drive.google.com/drive/folders/1HtQkw7FiK9BT881teXnGj5_piibBMHdW?usp=sharin。 该数据集包含约28000张图像。 每个示例都是48x48灰度图像，与来自7个情感或类的标签（如生气，高兴等）相关联 完成了将数据整形为48 * 48并将图像的大小调整（裁剪）为32 * 32的预处理步骤。 我将旋转用于数据扩充的随机性。 我设计了具有三个隐藏层的CNN模型。 所有3层的内核大小都相同（3 * 3）。 我的模型学习的总参数为107015 超参数设置：epochs = 30，batch-size = 256，lr（Adam的学习率）=。0001我用几个不同的epochs和batch-size训练了模型，然后
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Face-Images-for-Sentiment-Classification-master
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----CNN for large image classification.ipynb(12KB)