《表1 卷积网络参数：基于低像素人脸图像的表情识别》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于低像素人脸图像的表情识别》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

将模型第三层的输出和第五层的输出张量进行求和运算，得到128个尺寸为14pixel×14pixel的特征图，再经过ReLU激活函数，作为第六层的输入。将模型第七层和第九层的输出张量进行求和运算，得到256个尺寸为6pixel×6pixel的特征图，再经过ReLU激活函数，作为第十层的输入。第十二层是全连接层，将第十层和第十一层的输出分别经过ReLU激活函数，再将得到的张量进行串联运算作为第十二层的输入，输出为160个神经元，最后一层是SoftMax分类器，输出为8个网络节点，分别表示输入图像为不同表情状态的概率。表1为模型的具体描述，包括了模型每一层的类型（Type）、对应的内核大小（Kernel size）和步长（Stride）以及每一层输出特征图的尺寸（Output size）。