Regularizing the loss layer of CNNs for facial expression recognition using crowdsourced labels
Notice bibliographique
Résumé
Deep, convolutional neural networks have become the state-of-the-art method for automatic Facial Expression Recognition (FER). Because of the small size and controlled conditions of most FER datasets, however, models can still overfit to the training dataset and struggle to generalize well to new data. We present a novel approach of using crowdsourced label distributions for improving the generalization performance of convolutional neural networks for FER. We implement this as a loss layer regularizer, where the ground truth labels are combined with crowdsourced labels in order to construct a noisy output distribution during training. We use a label disturbance method in which training examples are randomly replaced with incorrect labels drawn from the combined label probability distribution. We compare the performance of our disturbed and undisturbed models in cross-validation testing on the extended Cohn-Kanade dataset and cross-dataset experiments on the MMI, JAFFE, and FER2013 datasets. We find that using our proposed method, test performance is improved on both the MMI and JAFFE datasets. Our results suggest that using nonuniform probability distributions to disturb training can improve generalization performance of CNNs on other FER datasets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».