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在利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行人臉表情識別時，可借助其他數(shù)據(jù)集進行輔助訓(xùn)練以應(yīng)對缺少標(biāo)記數(shù)據(jù)的情況但源域數(shù)據(jù)庫和目標(biāo)域數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)分布差異會影響分類正確率。為此，以 Alex Net網(wǎng)絡(luò)為原型構(gòu)建基于域適應(yīng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過引入包含注意力機制的SE模塊進行特征重標(biāo)定，同時利用域適應(yīng)方法減小領(lǐng)域差異性。在人臉識別公開數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與 Alexnet和 Going Deep等網(wǎng)絡(luò)相比，該網(wǎng)絡(luò)能夠以較少的參數(shù)量獲得較高的識別正確率。
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