論文の概要: A Monotonicity Constrained Attention Module for Emotion Classification
with Limited EEG Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08155v1
- Date: Wed, 17 Aug 2022 08:47:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-18 12:33:21.901034
- Title: A Monotonicity Constrained Attention Module for Emotion Classification
with Limited EEG Data
- Title(参考訳): 限定脳波データを用いた感情分類のための単調制約注意モジュール
- Authors: Dongyang Kuang, Craig Michoski, Wenting Li, Rui Guo
- Abstract要約: このモジュールはモノトニック性に事前を組み込むことができるため、MCAM(Monotonicity Constrained Attention Module)と呼ばれる。
実験の結果, MCAMの有効性は, バックボーンネットワークの性能向上において, 最先端の注目モジュールに匹敵することがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.337234616440913
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, a parameter-efficient attention module is presented for emotion
classification using a limited, or relatively small, number of
electroencephalogram (EEG) signals. This module is called the Monotonicity
Constrained Attention Module (MCAM) due to its capability of incorporating
priors on the monotonicity when converting features' Gram matrices into
attention matrices for better feature refinement. Our experiments have shown
that MCAM's effectiveness is comparable to state-of-the-art attention modules
in boosting the backbone network's performance in prediction while requiring
less parameters. Several accompanying sensitivity analyses on trained models'
prediction concerning different attacks are also performed. These attacks
include various frequency domain filtering levels and gradually morphing
between samples associated with multiple labels. Our results can help better
understand different modules' behaviour in prediction and can provide guidance
in applications where data is limited and are with noises.
- Abstract(参考訳): 本研究では,脳波(EEG)信号の限られた,あるいは比較的少ない信号を用いて,感情分類のためのパラメータ効率の高いアテンションモジュールを提示する。
このモジュールはモノトニック性制約付き注意モジュール (MCAM) と呼ばれ、フィーチャの文法行列を注目行列に変換する際に、機能改善のためにモノトニック性に事前を組み込むことができる。
実験の結果, MCAMの有効性は, パラメータを少なくしながら, バックボーンネットワークの性能を向上するために, 最先端のアテンションモジュールに匹敵することがわかった。
異なる攻撃に関する訓練されたモデルの予測に対する感度分析もいくつか行われる。
これらの攻撃には、様々な周波数領域のフィルタリングレベルと、複数のラベルに関連付けられたサンプル間の段階的なモーフィングが含まれる。
この結果は予測におけるモジュールの挙動をよりよく理解し,データ制限やノイズのあるアプリケーションへのガイダンスを提供する。
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