Memory Integrity of CNNs for Cross-Dataset Facial Expression Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Facial expression recognition is a major problem in the domain of artificial intelligence. One of the best ways to solve this problem is the use of convolutional neural networks (CNNs). However, a large amount of data is required to train properly these networks but most of the datasets available for facial expression recognition are relatively small. A common way to circumvent the lack of data is to use CNNs trained on large datasets of different domains and fine-tuning the layers of such networks to the target domain. However, the fine-tuning process does not preserve the memory integrity as CNNs have the tendency to forget patterns they have learned. In this paper, we evaluate different strategies of fine-tuning a CNN with the aim of assessing the memory integrity of such strategies in a cross-dataset scenario. A CNN pre-trained on a source dataset is used as the baseline and four adaptation strategies have been evaluated: fine-tuning its fully connected layers; fine-tuning its last convolutional layer and its fully connected layers; retraining the CNN on a target dataset; and the fusion of the source and target datasets and retraining the CNN. Experimental results on four datasets have shown that the fusion of the source and the target datasets provides the best trade-off between accuracy and memory integrity.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».