29、面部表情与飞联网路由：技术融合与突破

面部表情与飞联网路由：技术融合与突破

面部情感识别的深度残差学习

在面部情感识别领域，传统方法在性能上存在一定局限。而深度残差学习的出现，为这一领域带来了新的突破。

深度残差学习的核心在于解决网络深度增加时出现的梯度消失/爆炸问题。随着网络深度的增加，传统网络会面临训练误差增大、性能下降的问题。例如，34层的普通网络比19层的普通网络训练误差更高、性能更差。而Kaming He提出的残差学习方法，通过让网络拟合残差映射而非底层映射，解决了这一问题。具体做法是添加捷径连接，让信息从上层直接流向深层，绕过正常的卷积网络路径。

残差模块的公式定义如下：
- (F(x) = W_2\sigma(W_1x) + x)
- (y(x) = \sigma(W_2\sigma(W_1x) + x))

其中，(W_1)、(W_2)是卷积层的权重，(\sigma)是激活函数（这里是ReLU函数）。

在面部情感识别的系统模型中，使用了CK+和Kaggle FER数据集。具体操作步骤如下：
1. 数据预处理 ：对标准数据集中的图像进行裁剪、归一化和调整大小等操作。
2. 数据集划分 ：将数据集分为训练集和测试集，其中80%的图像用于训练，20%用于测试。
3. 分类器选择 ：使用Softmax作为分类器，在输出层之前对输入进行分类，为每个类别分配小数概率，且所有概率之和为1.0。
4. 超参数调整 ：通过改变学习率、训练轮数、批次大小和丢弃率等超参数，对模