《表1 测试集识别结果：基于深度学习的学习者情感识别与应用》

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《基于深度学习的学习者情感识别与应用》

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CNN的训练主要包括信号正向传播和误差反向传播两个过程。其中正向传播阶段，输入图像经过多次卷积操作、池化操作，将高层语义信息逐层由输入图像中提取出来，逐层抽象。最终，CNN的最后一层将其目标任务形式化为目标函数。通过计算预测值与标注值间的误差，凭借反向传播算法将误差由最后一层逐层向前反馈，更新每层参数，并在更新参数后再次前馈。正向传播、反向传播反复循环，直到模型收敛，达到训练的目的。测试结果见表1。