评估深度学习的人脸表情识别数据集：一种具有新颖相似度度量的基准研究

本研究探讨了广泛使用的人脸表情识别（FER）数据集的关键特征和适用性，以便为深度学习模型的训练提供指导。通过分析24个FER数据集并引入新的度量指标，研究发现大规模自动收集的数据集在泛化能力上表现更优，同时提供了针对数据集选择和设计的可行建议，以推动更强大和有效的FER系统的发展。

本研究分析了24个面部表情识别（FER）数据集，提出了新指标，发现大规模自动收集的数据集在泛化能力上更优，并为数据集的选择和设计提供了建议，以促进FER系统的发展。

建议 数据集 泛化能力 深度学习 自动收集 面部表情识别
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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