- 1. 主要思想
- 2. 具体方法
- 3. 实验支撑
- 4. 总结启示
- 5. 相关文献
- TODO List
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阅读笔记
通过提出一个新的增强型深度神经网络框架，使用面部表情图像在四级阈值中有效检测疼痛强度
2. 具体方法该模型分为三部分：预处理，特征提取和分类器
- 特征提取：对VGGFace进行微调，预训练，在进行特征提取；提取出来的特征传到PCA中进行特征维度压缩，保留最重要的特征。
- 分类器：两层一维卷积加上双流BiLSTM，以及最后由numpy.std计算的高斯噪声
创新点：PCA部分以及双流BiLSTM（捕获了更多时间信息）
记录一些关键实验的结论分析，具有启发性的实验和结论
5. 相关文献针对中心思想和实验结论的总结和扩展思考
扩展思考 : 也就是用自己已有的知识或者自己的“土话”，重新理解paper（费曼学习法的精髓-便于记忆和举一反三的应用）
TODO List主要的比较贴近的文献,关键性文献
- 论文内容整理
- 完善CSDN博客
