論文の概要: Joint Deep Cross-Domain Transfer Learning for Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11136v1
• Date: Tue, 24 Mar 2020 22:30:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 09:27:16.098109
• Title: Joint Deep Cross-Domain Transfer Learning for Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 感情認識のための統合深部クロスドメイン伝達学習
• Authors: Dung Nguyen, Sridha Sridharan, Duc Thanh Nguyen, Simon Denman, Son N. Tran, Rui Zeng, and Clinton Fookes
• Abstract要約: 本稿では、リッチデータセットから学習した知識をソース・プールデータセットに共同で転送する学習戦略を提案する。 また,本手法は,認識性能の向上につながるクロスドメインな特徴を学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.322012908885775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has been applied to achieve significant progress in emotion recognition. Despite such substantial progress, existing approaches are still hindered by insufficient training data, and the resulting models do not generalize well under mismatched conditions. To address this challenge, we propose a learning strategy which jointly transfers the knowledge learned from rich datasets to source-poor datasets. Our method is also able to learn cross-domain features which lead to improved recognition performance. To demonstrate the robustness of our proposed framework, we conducted experiments on three benchmark emotion datasets including eNTERFACE, SAVEE, and EMODB. Experimental results show that the proposed method surpassed state-of-the-art transfer learning schemes by a significant margin.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は感情認識の大幅な進歩に応用されている。 このような大きな進歩にもかかわらず、既存のアプローチは十分なトレーニングデータによって妨げられ、結果として得られたモデルは、ミスマッチした条件下ではうまく一般化しない。 そこで本研究では,リッチデータセットから学習した知識をソース-poorデータセットに同時転送する学習戦略を提案する。 また,認識性能の向上につながるクロスドメインな特徴を学習することができる。 提案フレームワークの堅牢性を示すために,eNTERFACE, SAVEE, EMODBを含む3つのベンチマーク感情データセットの実験を行った。 実験の結果,提案手法は最先端の転校学習方式をかなり超えていることがわかった。

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