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为了更好地解决使用卷积神经网在人脸面部表情识别方面的表现,文章设计了一个经典的卷积神经网模型,采用比较通用的FER2013表情数据库对其进行训练,并且尝试了几种参数配置方式,在其中选择了训练速度和过拟合等几个方面表现优秀的配置模式。实验结果表明,这样的参数组合对于提高面部表情识别率有很好的表现。