本文记录了使用DRML结构进行AU表情检测的过程与初步结果。通过调整参数和观察训练损失变化，分析了不同设置下模型的表现，并展示了部分可视化的检测结果。
在上一篇提到，我接下来会训练drml检测单个AU的结果
训练与尝试_1
说明：中间层采用drml结构，输入层是lmdb, loss层采用soft max
下面是train loss 曲线
测试对AU4检测的准确率，用没有参与神经网络模型训练的数据测试，会发现检测效果很差，但是用参与训练的数据测试，在训练集上的准确率是89.45%，在测试集上的准确率是74.38%。
部分图片可视化的结果：
上面是有AU4的，下面是没有AU4的。
训练与尝试_2
说明：输入输出以及中间层都用drml.prototxt，但是multinum都改成1，fc8输出num也改为1
下面是train loss 曲线
部分loss值如下图
看到，第20次迭代时loss会突然变得特别小，第40次又突然特别大（上面loss曲线图有一个顶峰的原因），后面又突然变很小且一直在徘徊。
猜测是因为学习速率太大造成的。
学习率从0.001减小到0.0003，得到的结果跟上面差不多。所以应该不是学习率太高的原因
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