基于深度学习情绪识别毕设

情绪识别是深度学习中的一个重要应用领域。基于深度学习的情绪识别技术已经被广泛应用于各种场景，例如智能客服、智能监控、情感分析等。

如果你想选择这个主题作为毕设，你可以考虑以下步骤：

1. 收集数据集：收集包含情绪标签的数据集，例如包含正面、负面和中性情绪标签的电影评论数据集。

2. 数据预处理：对数据进行预处理，例如分词、去除停用词、词干提取等。

3. 构建模型：选择适合情绪识别的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。可以尝试多种模型，选择效果最好的一种。

4. 训练模型：使用收集的数据集训练深度学习模型，调整超参数以提高模型的准确性。

5. 模型评估：使用测试集评估模型的准确性、召回率、精确度等指标，选择最佳模型。

6. 应用场景：将训练好的模型应用于实际场景中，例如智能客服或情感分析等。

需要注意的是，在进行深度学习情绪识别之前，需要对深度学习基础知识有一定的了解，例如神经网络、梯度下降等。