論文の概要: Partial Label Learning for Emotion Recognition from EEG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13170v2
• Date: Wed, 16 Apr 2025 02:58:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 14:36:45.421566
• Title: Partial Label Learning for Emotion Recognition from EEG
• Title（参考訳）: 脳波からの感情認識のための部分ラベル学習
• Authors: Guangyi Zhang, Ali Etemad,
• Abstract要約: 我々は2つの大きな感情データセット上で、脳波からの感情認識のための6つの最先端アプローチを適応し、再実装する。 以上の結果から,脳波による感情計算の手法は,完全教師付き学習に匹敵する性能を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.221627835249667
• License:
• Abstract: Fully supervised learning has recently achieved promising performance in various electroencephalography (EEG) learning tasks by training on large datasets with ground truth labels. However, labeling EEG data for affective experiments is challenging, as it can be difficult for participants to accurately distinguish between similar emotions, resulting in ambiguous labeling (reporting multiple emotions for one EEG instance). This notion could cause model performance degradation, as the ground truth is hidden within multiple candidate labels. To address this issue, Partial Label Learning (PLL) has been proposed to identify the ground truth from candidate labels during the training phase, and has shown good performance in the computer vision domain. However, PLL methods have not yet been adopted for EEG representation learning or implemented for emotion recognition tasks. In this paper, we adapt and re-implement six state-of-the-art PLL approaches for emotion recognition from EEG on two large emotion datasets (SEED-IV and SEED-V). These datasets contain four and five categories of emotions, respectively. We evaluate the performance of all methods in classical, circumplex-based and real-world experiments. The results show that PLL methods can achieve strong results in affective computing from EEG and achieve comparable performance to fully supervised learning. We also investigate the effect of label disambiguation, a key step in many PLL methods. The results show that in most cases, label disambiguation would benefit the model when the candidate labels are generated based on their similarities to the ground truth rather than obeying a uniform distribution. This finding suggests the potential of using label disambiguation-based PLL methods for circumplex-based and real-world affective tasks.
• Abstract（参考訳）: 完全教師付き学習は、最近、様々な脳波学習タスクにおいて、地上の真理ラベルを持つ大規模なデータセットでトレーニングすることで、有望なパフォーマンスを達成した。 しかし、同様の感情を正確に区別することは困難であり、結果として曖昧なラベル付け(複数の感情を1つのEEGインスタンスに記録する)が発生するため、感情的な実験のためにEEGデータをラベル付けすることは困難である。 この概念は、複数の候補ラベルの中に根本真理が隠されているため、モデルパフォーマンスの劣化を引き起こす可能性がある。 この問題に対処するため、PLL(Partial Label Learning)は、トレーニング期間中に候補ラベルから基礎的真理を特定するために提案され、コンピュータビジョン領域で優れた性能を示した。 しかし、PLL法はまだ脳波表現学習には採用されておらず、感情認識タスクには実装されていない。 本稿では,2つの大きな感情データセット(SEED-IVとSEED-V)上で,脳波からの感情認識に最先端の6つのPLLアプローチを適用し,再実装する。 これらのデータセットには、それぞれ4つのカテゴリと5つのカテゴリの感情が含まれている。 古典的, 概略的, 実世界の実験において, 全ての手法の性能を評価する。 以上の結果から,PLL法は脳波からの感情計算において強い結果を得ることができ,完全教師付き学習に匹敵する性能が得られることが示された。 また,多くのPLL法において,ラベルの曖昧さが重要なステップであることも検討した。 その結果、ほとんどの場合、一様分布に従うのではなく、基礎的真理と類似性に基づいて候補ラベルが生成される場合、ラベルの曖昧さがモデルに有効であることが示唆された。 この発見は,ラベル曖昧化に基づくPLL手法を概略的および実世界の情緒的タスクに応用する可能性を示唆している。

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