典型文献
基于迁移学习和注意力机制的人脸表情识别
文献摘要：
针对使用深度学习训练人脸表情识别模型过程慢,容易出现梯度爆炸和梯度消失,以及模型关注点过于分散的问题,提出一种基于迁移学习和注意力机制的人脸表情识别网络模型.文中以VGG16为主干模型,添加注意力机制和丢弃层,减少其全连接层节点数量,并使用迁移学习方法进行网络权重的初始化,在RAF-DB数据集上进行验证,达到86.05％的准确率,证明了文中算法的有效性.
文献关键词：
深度学习;表情识别;迁移学习;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
吕洪武
作者机构：
长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130102
文献出处：
引用格式：
[1]吕洪武-.基于迁移学习和注意力机制的人脸表情识别)[J].长春工业大学学报,2022(06):700-704
A类：
B类：
注意力机制,人脸表情识别,使用深度,学习训练,识别模型,梯度消失,关注点,点过,识别网络,VGG16,丢弃,全连接层,迁移学习方法,初始化,RAF,DB
AB值：
0.304309
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