CK+的resnet18

在CK+数据集上使用ResNet18模型进行面部表情识别是一个比较常见的选择。ResNet18是一个基于残差网络（Residual Network）的轻量级卷积神经网络，具有较好的收敛性能和较低的计算复杂度，在训练小型数据集时表现良好。使用ResNet18进行CK+数据集的面部表情识别，可以采用常规的训练方式，例如使用SGD优化器、交叉熵损失函数等进行训练。需要注意的是，我们在训练过程中需要对数据进行一些预处理，例如对数据进行归一化、随机裁剪、水平翻转等，以增加数据的多样性和泛化能力。

相关问题

ck+在resnet18模型上的最高准确率

使用ResNet18模型在CK+数据集上进行人脸表情识别的准确率取决于训练数据集、超参数的选择，以及其他一些因素。在实际应用中，通常需要对模型进行多次训练和调整，才能达到最佳的性能。一些研究者使用ResNet18模型在CK+数据集上进行了实验，得到的最高准确率为大约96%，但这个结果并不代表该模型在所有情况下的表现。因此，需要根据具体情况进行调整和选择模型。

resnet18 训练CK+,批量大小

对于 CK+ 数据集，建议使用的批量大小可以设置为 32 或 64。较小的批量大小可以提高模型的收敛速度，但也会增加训练过程中的噪声；较大的批量大小可以减少噪声，但也会降低模型的收敛速度。同时，批量大小还会影响模型的内存消耗，因此需要根据实际情况进行调整。在实际训练过程中，可以先尝试使用较小的批量大小进行训练，如果发现模型收敛速度过慢或者出现过拟合等问题，可以适当调大批量大小。