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GReFEL：在偏差和不平衡数据分布下的几何感知可靠面部表情学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的注意力特征提取框架ARBEx，由Vision Transformer驱动，解决面部表情学习中的类别分布不均和不确定性问题。通过学习型锚点、标签分布和多头自注意机制，提升性能和标签预测的稳定性。实验结果显示，该方法优于现有技术。
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关键要点
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介绍了一种新的注意力特征提取框架ARBEx，由Vision Transformer驱动。
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该框架解决了面部表情学习中的类别分布不均和不确定性问题。
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引入学习型锚点、标签分布和多头自注意机制，以提升性能和标签预测的稳定性。
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采用锚损失来鼓励锚点之间的大间隔，提高模型的辨别能力。
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实验结果表明，该方法在各种情境下优于现有技术。
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