该项目是我在学士学位论文中的研究内容，旨在运用深度学习和情感建模技术，对“社交功能图像”进行基于其情感和内容的识别与分类，并且涵盖了自我标记的样本数据集

基于卷积神经网络的社会图像（模因）识别与分类 2019年7月之后基本没有进一步的变化 该项目由用于本地数据处理和打包的本地程序以及部署在阿里云PAI机器学习平台上的在线程序实施，以训练和测试CNN模型。 使用简体中文，以下英语内容仅作介绍。 请注意，并非该存储库中的所有模块都已高度完成，并且该项目仅仅是学习/获得我的主要设计的不成熟尝试。 如您所见，“标签标准（简体中文）”文件夹中有许多待处理和已废弃的pdf文件版本，这是因为情感计算模型已经过多次修改，以降低复杂度，从而降低了复杂度。标签的难度。 因此，从我的角度来看，仅通过情感建模以及通常的监督学习来识别或计算复杂的情感并不是一个很好的选择。 然而，通过利用面部识别技术来区分非常基本的情感是可行的。 名称为“ labelled_Data”的文件夹包含一小部分自标记的模因的解包数据，以直接显示的方式显示，它是从300GB左右，超过6