基于轻量级注意力残差网络的面部表情识别方法

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摘要： 针对卷积神经网络参数量大、 训练时间长的问题， 提出一种基于轻量级注意力残差网络的面部表情识别方法. 首先， 以残差网络为骨架重新搭建模型， 通过减少层数并改进残差模块提高模型性能； 其次， 引入深度可分离卷积减少模型的参数量和计算工作量； 最后， 采用Mish函数替代ReLU函数的挤压激励（剩余14649字）

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