创建一份深度学习项目的说明文档，介绍项目的目标、步骤和最终结果。
目标：使用深度学习模型对图像进行分类，识别人脸表情。

步骤：

1. 准备数据集：从公开数据集或者采集自己的数据集来作为训练、验证和测试的数据源。
2. 数据预处理：对图像进行预处理，如缩放、裁剪、归一化等操作，使数据更匹配模型输入要求。
3. 建立深度学习模型：根据需求选择合适的深度学习框架，搭建适合任务的神经网络。
4. 训练模型：采用优化算法，对神经网络参数进行反向传播更新，不断优化模型性能。
5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算模型准确率、精度、召回率等指标，调整模型参数，提升模型性能。
6. 部署模型：将模型集成到应用程序或者在云端搭建网络服务，供他人使用。

最终结果：实现一个可以自动识别人脸表情的深度学习应用，处理工作效率高、准确率较高、可扩展性好。