作为审稿专家，针对提交的《多尺度卷积与注意力机制的面部表情识别》一文，我将从论文的创新性、学术贡献、实验设计、结论合理性及写作技巧等方面给出详细的审稿意见。

审稿意见
一、创新性与学术贡献
创新性：
本文提出了一种结合多尺度卷积与注意力机制的面部表情识别方法，通过改进ShuffleNetV2模型，并引入轻量化注意力机制DCAM以及混合深度可分离卷积，展现了在面部表情识别领域中的新尝试。该方法在提升识别准确率的同时，减少了模型的参数量和计算复杂度，具有一定的创新性。
学术贡献：
文章通过引入PRelu激活函数替代传统的Relu激活函数，解决了传统激活函数在负数区域梯度消失的问题，有效提升了模型的分类效果。
提出了轻量级的DCAM注意力机制，通过全局平均池化和最大池化结合一维卷积的方式，增强了模型对关键特征的表达能力。
利用混合深度可分离卷积核（3×3、5×5、7×7）提取多尺度特征信息，进一步丰富了模型的特征表示能力。
二、实验设计与结果分析
数据集选择：
采用了公开的FER2013和CK+面部表情数据集，这两个数据集在面部表情识别领域被广泛认可，增强了实验结果的可信度。
实验环境与方法：
详细描述了实验环境的配置，包括CPU、GPU、CUDA版本、编程语言及深度学习框架等，确保了实验的可复现性。
使用了十折交叉验证方法，减少了模型性能评估的误差，增强了实验结果的说服力。
结果分析：
在CK+和FER2013数据集上的实验结果显示，本文提出的方法在识别准确率和模型参数量方面均优于对比方法，验证了该方法的有效性。
消融实验进一步证明了各改进措施（PRelu激活函数、混合深度卷积、DCAM注意力机制）对模型性能的提升作用。
三、结论与讨论
结论合理性：
结论部分对本文提出的方法进行了总结，并指出该方法在FER2013和CK+数据集上取得了较高的识别准确率，同时保持了较低的模型参数量。结论与实验结果相符，合理且可信。
讨论与展望：
文章讨论了方法的不足，如面对遮挡现象的图片识别率有待提高，为后续研究提供了方向。
建议在未来的研究中进一步探讨如何提升模型对复杂场景（如遮挡、光照变化等）的鲁棒性，以及在不同面部表情数据库上的泛化能力。
四、写作技巧与格式
写作逻辑：
文章结构清晰，从引言、方法、实验到结论，逻辑严密，条理分明。
每个部分的内容都紧扣主题，没有偏离主题的内容。
语言表达：
语言表达准确、专业，未出现明显的语法错误或表述不清的情况。
图表和公式编号规范，便于读者查阅和引用。
五、其他建议
参考文献：
参考文献列表较为完整，但建议进一步核查文献的准确性和完整性，确保引用的每篇文献都与文章内容紧密相关。
图表质量：
图表清晰易懂，但在图表说明中，建议进一步补充图表的详细信息（如单位、数据范围等），以便读者更好地理解和使用图表。
总结
综上所述，本文在面部表情识别领域提出了一种创新的多尺度卷积与注意力机制结合的方法，并通过实验验证了其有效性。文章结构合理、逻辑清晰、实验设计严谨、结果分析到位。建议作者在接收审稿意见后，根据专家意见对文章进行必要的修改和完善，以提升文章的学术水平和应用价值。