Розробка нейромережі для класифікації зображень на основі TensorFlow

Abstract

У роботі розглянуто розробку згорткової нейронної мережі на базі TensorFlow для автоматичної класифікації зображень за емоціями. Проведено аналіз сучасних підходів до глибинного навчання, побудовано модель CNN, протестовано її на наборі даних FER-2013. Модель досягла точності до 70% на тестових зображеннях, що підтверджує ефективність розробленого рішення

The thesis presents the development of a convolutional neural network based on TensorFlow for automatic image classification by emotions. Modern approaches to deep learning are analyzed, and a CNN model is built and tested on the FER-2013 dataset. The model achieved up to 70% accuracy on test images, proving its effectiveness