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In dieser Arbeit untersuchen wir Deep-Learning-Architekturen zur Erkennung von Gesichtsausdrücken. Insbesondere betrachten wir das Konzept des Transferlernens, bei dem Merkmale, die aus generischen Bildern großer Datensätze gelernt wurden, verwendet werden können, um Modelle kleinerer Datenbanken zu trainieren, ohne die Generalisierungsfähigkeit zu verlieren.
Ramalingam et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.
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