DMUE是一种解决面部表情识别中注释模糊性问题的方法，从潜在分布挖掘和成对不确定性估计两个角度入手，引入了多分支学习框架来更好地挖掘标签空间中的潜在分布，并评估不同实例之间的语义特征对成对模糊程度。该方法在真实世界基准测试和合成嘈杂数据集上表现出领先的性能，且不依赖于主干架构，不会增加额外的推演负担。