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Aprendizaje curricular dinámico consciente de la dureza para un reconocimiento sólido de emociones multimodales con modalidades faltantes

Created by
  • Haebom

Autor

Rui Liu, Haolin Zuo, Zheng Lian, Hongyu Yuan, Qi Fan

Describir

Este artículo propone HARDY-MER, un marco de aprendizaje curricular dinámico consciente de la dureza, para abordar el problema del reconocimiento multimodal de emociones (MER) con modalidades faltantes. Los métodos existentes de reconstrucción de modalidades faltantes tienen limitaciones, ya que no tienen en cuenta las diferencias en la dificultad de reconstrucción entre muestras. HARDY-MER consta de dos etapas: evaluar la dificultad de la muestra y enfatizar estratégicamente las muestras difíciles para el aprendizaje. La dificultad de la muestra se mide a través de un mecanismo de evaluación de dificultad multiperspectiva que considera la dificultad directa (error de reconstrucción de modalidad) y la dificultad indirecta (información mutua intermodal). El proceso de aprendizaje se regula a través de una estrategia de aprendizaje curricular dinámico basada en la recuperación que busca muestras con información semántica similar y ajusta el peso del aprendizaje entre muestras fáciles y difíciles. Los resultados experimentales en conjuntos de datos de referencia demuestran que HARDY-MER supera a los métodos existentes.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Se presenta un enfoque novedoso al problema del reconocimiento de emociones multimodales con modalidades faltantes.
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Demostrar la eficacia de una estrategia de aprendizaje curricular dinámica que mejora la eficiencia del aprendizaje al considerar la dificultad de la muestra.
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Es posible realizar una medición más precisa de la dificultad de la muestra mediante un mecanismo de evaluación de dificultad de múltiples perspectivas.
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Presentamos un modelo HARDY-MER que supera los métodos existentes y proporcionamos código fuente abierto.
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Limitations:
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Se necesitan más investigaciones para determinar la generalidad del mecanismo de evaluación de dificultad propuesto y su aplicabilidad a varios conjuntos de datos.
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Existe un potencial de sesgo hacia ciertos tipos de modalidades faltantes.
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Es posible que falten resultados experimentales en grandes conjuntos de datos.
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Tal vez sea necesario realizar un análisis comparativo más profundo con otras estrategias de aprendizaje curricular.
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