面部表情val_accuracy没有提高。

使用迁移学习的方法，先将预训练模型的参数加载进来，然后在模型的最后一层加上具体分类的层，再用自己的数据集fine-tune。同时，可以增加数据集训练的数量、图像增强和dropout层等方法，以提高模型的泛化能力。例如下面的代码示例：

base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(image_size, image_size, 3), include_top=False, weights='imagenet')
base_model.trainable = False
model = tf.keras.Sequential([
  base_model,
  tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
  tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.0001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy', 'val_accuracy'])

history = model.fit(train_data, epochs=50, validation_data=val_data, verbose=1, callbacks=[checkpoint_callback, early_stop_callback])