导读 最近在做一个超有趣的项目——表情识别系统！👀 从数据收集到模型训练，每一步都让我兴奋不已。今天想和大家分享一下我的进展和一些小技巧...
最近在做一个超有趣的项目——表情识别系统！👀 从数据收集到模型训练，每一步都让我兴奋不已。今天想和大家分享一下我的进展和一些小技巧。✨
首先，数据集的选择至关重要！我在网上找到了一个包含多种表情的数据集，比如开心、难过、惊讶等。把这些图片导入Python后，用`OpenCV`进行预处理，裁剪成统一大小，这样模型更容易学习。💻
接着就是模型搭建啦！我选择了卷积神经网络（CNN），因为它对图像处理特别有效果。用`TensorFlow`搭建了简单的三层结构：卷积层+池化层+全连接层。训练过程中，为了防止过拟合，加入了Dropout层，效果提升明显！🚀
最后，测试阶段发现准确率还不错，能快速判断出图片中的表情类型。不过也有一些小问题，比如某些模糊表情会误判，后续计划加入更多数据优化。🧐
如果你也感兴趣，不妨试试看吧！😉 机器学习 表情识别 深度学习