利用类人机制削弱人脸识别卷积神经网络中预训练权重偏差的影响

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

卷积神经网络已被广泛应用和研究于不同领域，本研究通过迁移学习将四种经过广泛研究的卷积神经网络 (AlexNet、VGG11、VGG13 和 VGG16) 应用于情感价值分类任务，并将其性能与人类数据进行比较，结果显示这些卷积神经网络在某种程度上表现出类似于人类的表现，在基于神经科学和行为数据的注意力机制下，更新后的 FE-AlexNet...

本研究使用迁移学习将四种卷积神经网络应用于情感价值分类任务，并与人类数据进行比较。结果显示，更新后的FE-AlexNet表现最佳，与人类感知相似。此研究提供了改进卷积神经网络性能的新方法。

FE-AlexNet 人类数据 卷积 卷积神经网络 情感价值分类 神经网络 迁移学习
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