本发明属于人工智能技术领域，尤其为一种带有辅助分类器的轻量化卷积网络面部情绪识别方法，该方法具体包括如下步骤，S101、构建带有辅助分类器的轻量化卷积神经网络模型；S102、准备人脸图像数据集，按比例划分为训练集和测试集；S103、将训练集中的人脸图像数据输入所述带有辅助分类器的轻量化卷积神经网络模型中进行训练；S104、在测试集中测试所述带有辅助分类器的轻量化卷积神经网络模型，优化卷积神经网络模型的参数。本发明通过采用深度可分离卷积，利用深度可分离卷积中的逐点卷积在增加模型深度同时起到降维作用，同时也引入残差网络，来进一步降低模型过拟合和梯度爆炸的可能性。