Optimisation des hyperparamètres des réseaux de neurones convolutifs pour la reconnaissance des émotions faciales

Cet article présente une méthode d'optimisation des hyperparamètres d'un réseau de neurones convolutif afin d'améliorer la précision dans le cadre de la reconnaissance des émotions faciales. Les hyperparamètres optimaux du réseau ont été déterminés en générant et en entraînant plusieurs modèles à l’aide de l’algorithme de recherche aléatoire (Random Search), appliqué à un espace de recherche défini par des valeurs discrètes des hyperparamètres. Le meilleur modèle obtenu a été entraîné et évalué à l’aide de la base de données FER2013, atteignant une précision de 72,16 %.