論文の概要: Bayesian Convolutional Neural Networks for Seven Basic Facial Expression Classifications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04834v1
• Date: Sat, 10 Jul 2021 13:09:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 15:59:44.197746
• Title: Bayesian Convolutional Neural Networks for Seven Basic Facial Expression Classifications
• Title（参考訳）: 7つの基本表情分類のためのベイズ畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Wei Gong, Hailan Huang
• Abstract要約: 未知パラメータのKL損失と特定のパラメータの交叉からなる新しい目的関数を提案する。 提案手法は,Aff-Wild2データベースの評価セットに対して98.28%の精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.202857828083949
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The seven basic facial expression classifications are a basic way to express complex human emotions and are an important part of artificial intelligence research. Based on the traditional Bayesian neural network framework, the ResNet-18_BNN network constructed in this paper has been improved in the following three aspects: (1) A new objective function is proposed, which is composed of the KL loss of uncertain parameters and the intersection of specific parameters. Entropy loss composition. (2) Aiming at a special objective function, a training scheme for alternately updating these two parameters is proposed. (3) Only model the parameters of the last convolution group. According to experimental analysis, our method achieves an accuracy of 98.28% on the evaluation set of the Aff-Wild2 database. Compared with the traditional Bayesian Neural Network, our method brings the highest classification accuracy gain.
• Abstract（参考訳）: 7つの基本的な表情分類は、複雑な人間の感情を表現する基本的な方法であり、人工知能研究の重要な部分である。 従来のベイズニューラルネットワークの枠組みに基づき,本論文で構築したresnet-18_bnnネットワークは,(1)不確定パラメータのkl損失と特定のパラメータの交叉からなる,新たな目的関数を提案する。 エントロピー損失組成物。 2) 特殊目的関数を対象として, これら2つのパラメータを交互に更新するトレーニングスキームを提案する。 (3) 最後の畳み込み群のパラメータのみをモデル化する。 実験解析により,本手法はaf-wild2データベースの評価セットにおいて98.28%の精度を達成した。 従来のベイズ型ニューラルネットワークと比較すると,本手法は分類精度が最も高い。

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