吴恩达课后编程作业：卷积神经网络第二周作业
简介
本资源文件是《吴恩达深度学习课程》第四部分“卷积神经网络”第二周的课后编程作业。该作业旨在帮助学习者通过实践掌握卷积神经网络（CNN）的基本概念和应用，特别是使用Keras框架构建和训练一个简单的二分类器。
内容概述
- Keras入门：学习如何使用Keras框架快速构建和实验深度学习模型。
- 笑脸识别任务：通过构建一个卷积神经网络模型，识别图像中的人是否在微笑。
- 模型构建与训练：详细介绍了如何使用Keras API构建模型、编译模型、训练模型以及评估模型的性能。
- 数据集：提供了标记好的图像数据集，用于训练和测试模型。
使用说明
- 环境配置：确保你的Python环境已安装Keras、TensorFlow等必要的库。
- 数据加载：使用提供的代码加载和预处理数据集。
- 模型构建：参考文章中的代码示例，构建和编译你的卷积神经网络模型。
- 模型训练：使用训练数据集对模型进行训练，并调整超参数以优化模型性能。
- 模型评估：使用测试数据集评估模型的准确性和误差。
注意事项
- 本作业的代码和数据集仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。
- 在训练模型时，可能需要根据你的硬件配置调整批量大小（batch size）和训练轮数（epochs）。
- 如果你遇到内存不足的问题，可以尝试降低批量大小或使用更高效的硬件资源。
贡献
如果你发现任何问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。
许可证
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