《表3 RAF-DB数据集上的整体精度》

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《持续学习改进的人脸表情识别》

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注:黑色字体表示最优结果。PAT表示probabilistic attribute tree；IPA2LT表示inconsistent pseudo annotations to latent truth；APM表示adaptive pooling maps；SCN表示self-cure network。

实验结果如表3所示，可以看到，通过参数重要性正则，本文方法比直接微调提升了1.83%，这主要是由于保留了人脸识别网络充分提取面部特征的能力，从而避免多种无关因素的影响。值得注意的是，本文方法在RAF-DB上取得了88.04%的精度。混淆矩阵如图5所示，相比于Soft Label方法（Gan等，2019），本文方法在识别相对难的表情（如恐惧、厌恶和生气）上的表现有所提升。