《表1 Fer2013和CK+数据集改进过程分类精度对比表》

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《基于改进AlexNet卷积神经网络的人脸表情识别》

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Alex Net网络有5层卷积和3层全连接，全连接层的参数很多，占整个网络的80%左右。本文减少一层全连接层，同时减少全连接层的通道数，进一步减少了网络的参数量，降低了网络的复杂度。本文在网络改进过程中主要改变卷积层的层数，其他参数设置相同。表1给出了三种改进方法的精度对比。由对比结果可知，保留5层卷积或减少1层卷积的分类精度，均比减少2层卷积的分类精度低。因此，本文采用减少2层卷积层和1层全连接层作为本文最终的改进模型，并用于人脸表情识别。