吴恩达课后编程作业：卷积神经网络第二周资源
简介
本指南提供《吴恩达深度学习课程》第四部分“卷积神经网络”第二周的课后资源。通过实践，帮助学习者掌握 CNN 基础并使用 Keras 构建笑脸识别器。
内容概要
基础知识
- Keras 入门：构建和试验深度学习模型
- 卷积神经网络基础：卷积、池化与全连接层
实操项目
- 笑脸识别任务：判断图像中人是否在微笑
- 模型构建与训练：Keras API 指南
- 数据集：预标记人脸图像数据集
应用案例
- 笑脸识别器应用示例
- CNN 在图像分类中的拓展应用
附加内容
- 代码示例：分步指导模型构建、训练与评估
- 注意事项：环境设置、超参数优化、内存限制
- 贡献指南：问题反馈与改进建议
- 许可：CC 4.0 BY-SA 使用条款
使用说明
环境设置
- 安装 Python 依赖项：Keras、TensorFlow 等
- 下载并解压此资源文件
数据准备
- 导入并预处理提供的图像数据集
- 数据集包含标记的人脸图像，包含微笑和非微笑表情
模型构建
- 按照示例代码构建和编译 CNN 模型
- 模型将使用卷积层、池化层和全连接层检测人脸并分类表情
模型训练
- 使用训练数据集训练模型
- 调整超参数（如批量大小、轮数）以优化性能
- 反向传播算法自动调整权重，最小化损失函数
模型评估
- 使用测试数据集评估模型准确性和误差
- 模型准确性衡量识别微笑人脸的能力
拓展应用
除了笑脸识别，CNN 还广泛应用于图像分类领域，例如：
- 物体检测（行人、车辆识别）
- 图像分割（提取图像中特定区域）
- 人脸识别（用于安全和访问控制）