程序主要包括三个部分：mnist_.inference.py、mnist.train.py和mnist.test.py。mnist.inference.py主要定义前向传播的过程以及神经网络中的参数；mnist.train.py定义了LeNet-5模型的训练过程，并保存训练结束后的最终的模型（持久化）；mnist.test.py中对测试数据进行测试，计算LeNet模型在MNIST测试集的正确率。

整个数据库一共有213张图像，10个人，全部都是女性，每个人做出7种表情，这7种表情分别是： sad, happy, angry, disgust,surprise, fear, neutral. 每个人为一组，每一组都含有7种表情，每种表情大概有3,4张样图。这样每组大概20张样图，目前在这个数据库上的识别率已经很高了，不管是person independent 或者是person dependent。识别率都很高。这个数据库可以用来熟悉人脸表情识别的一些基础知识，包括特征提取，分类等。