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彻底搜索：解决不平衡的面部表情识别中的额外知识
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内容提要
该文介绍了一种新方法，可避免处理极端不平衡的FER数据集时的表现降低。该方法考虑了样本点的邻域平滑度，减少了不可靠样本的影响。在AffectNet实验中，该方法有效，并相较于现有技术提高了30%的上限。
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关键要点
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提出了一种新方法，避免处理极端不平衡的FER数据集时表现降低。
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该方法考虑样本点的邻域平滑度，减少不可靠样本的影响。
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在AffectNet实验中，该方法有效，报告了最新研究结果。
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相较于现有技术，该方法提高了30%的上限。
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