《表2 网络配置参数：一种基于3D-CNN的微表情识别算法》

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《一种基于3D-CNN的微表情识别算法》

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首先，表2给出了实验中训练3D-CNN网络时的网络配置参数。其中学习率设置为0.000 1，随着迭代次数的增加，为了防止损失函数发散的情况，本文设置每迭代20 000次时，学习率减少一半，就这样循环了10次，即总共迭代次数为200 000次，每个epoch设置迭代1 000次。实验训练网络时数据集使用预处理之后的所有数据，记录了200个epoch结束时的accuracy值与loss值，结果如图7和图8所示。