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Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别项目源码+论文+答辩PPT 本项目是一个非常完整的深度学习实践，是基于卷积神经网络模型开展表情识别的研究，使用到的模型是卷积神经网络，难度适中，初学者也可看懂。为了尽可能的提高最终表情识别的准确性，需要大量的样本图片训练，优化，所以采用了 FER2013 数据集用来训练、测试，此数据集由 35886 张人脸表情图片组成，其中，测试图 28708 张，公共验证图和私有验证图各 3589 张，所有图片中共有7种表情。 源代码方便大家开箱即用！ 动手完成这个项目之后，就可以学习到： 1. 深度学习中CNN（卷积神经网络）的使用，为之后学习相关神经网络模型做了很好的铺垫。 2. 学会使用深度学习框架之一Pytorch的使用。 3. 多分类问题在实际中的应用，是二分类的扩展。 4. 从数据处理，可视化，到模型搭建的过程，是一种经验和技巧的积累，达到“举一反三”的效果。

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本人的硕士毕业设计：基于Android手机的宠物游戏技术研究与实现。希望对这个方面感兴趣的有所帮助。