输入图像为42*42大小的光流特征的水平分量、垂直分量以及光应变，应用三层inception，加入cbam，可以如何搭建网络

要搭建一个结合了三层Inception和CBAM的网络，可以按照以下步骤进行：

1. 定义输入层：输入层接收42x42大小的光流特征的水平分量、垂直分量以及光应变。

2. 应用Inception模块：使用三层Inception模块来提取特征。每个Inception模块由一系列并行的卷积层和池化层组成。以下是一个示例的Inception模块结构：

Conv2D(64, (1, 1), activation='relu')(input)
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input)
Conv2D(64, (5, 5), activation='relu', padding='same')(input)
MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(input)

3. 应用CBAM模块：在每个Inception模块之后，添加CBAM模块来增强注意力机制，提高网络的表达能力。CBAM模块包括通道注意力和空间注意力机制。以下是一个示例的CBAM模块结构：

channel_attention = GlobalAveragePooling2D()(inception_output)
channel_attention = Dense(256, activation='relu')(channel_attention)
channel_attention = Dense(64, activation='sigmoid')(channel_attention)
channel_attention = Reshape((1, 1, 64))(channel_attention)
channel_attention = Multiply()([inception_output, channel_attention])

spatial_attention = Conv2D(1, (3, 3), padding='same', activation='sigmoid')(inception_output)
spatial_attention = Multiply()([inception_output, spatial_attention])

cbam_output = Add()([channel_attention, spatial_attention])

4. 添加全局池化层：在CBAM模块之后，添加全局池化层来提取全局特征。例如，使用GlobalAveragePooling2D()函数。

5. 添加全连接层：将全局池化层的输出连接到全连接层，用于分类任务。例如，使用Dense()函数。

6. 添加输出层：最后添加一个输出层，根据具体的表情识别任务设置适当的激活函数和输出维度。

整体网络结构如下所示：

输入层 -> Inception模块 -> CBAM模块 -> 全局池化层 -> 全连接层 -> 输出层

请注意，上述描述仅提供了一个基本的网络框架，具体的网络结构和超参数设置需要根据实际情况进行调整和优化。