論文の概要: Multi-Task Learning for Affect Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00679v1
• Date: Sun, 30 Jun 2024 12:36:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 02:07:11.752263
• Title: Multi-Task Learning for Affect Analysis
• Title（参考訳）: 影響分析のためのマルチタスク学習
• Authors: Fazeel Asim,
• Abstract要約: 本研究は,同じ問題に対するユニタスク・ソリューションとマルチタスク・アプローチの2つの主要なアプローチについて検討する。 このプロジェクトは既存のニューラルネットワークアーキテクチャを活用し、出力層と損失関数を変更することでマルチタスク学習に適応する。 この研究は、医療、マーケティング、人間とコンピュータの相互作用にまたがるアプリケーションによって、感情コンピューティングの急成長する分野に貢献することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This Project was my Undergraduate Final Year dissertation, supervised by Dimitrios Kollias This research delves into the realm of affective computing for image analysis, aiming to enhance the efficiency and effectiveness of multi-task learning in the context of emotion recognition. This project investigates two primary approaches: uni-task solutions and a multi-task approach to the same problems. Each approach undergoes testing, exploring various formulations, variations, and initialization strategies to come up with the best configuration. The project utilizes existing a neural network architecture, adapting it for multi-task learning by modifying output layers and loss functions. Tasks encompass 7 basic emotion recognition, action unit detection, and valence-arousal estimation. Comparative analyses involve uni-task models for each individual task, facilitating the assessment of multi-task model performance. Variations within each approach, including, loss functions, and hyperparameter tuning, undergo evaluation. The impact of different initialization strategies and pre-training techniques on model convergence and accuracy is explored. The research aspires to contribute to the burgeoning field of affective computing, with applications spanning healthcare, marketing, and human-computer interaction. By systematically exploring multi-task learning formulations, this research aims to contribute to the development of more accurate and efficient models for recognizing and understanding emotions in images. The findings hold promise for applications in diverse industries, paving the way for advancements in affective computing
• Abstract（参考訳）: このプロジェクトは、ディミトリオス・コリアス(Dimitrios Kollias)が監督する私の学部最終年度の論文であり、この研究は、感情認識の文脈におけるマルチタスク学習の効率性と効果を高めることを目的として、イメージ分析のための感情コンピューティングの領域を掘り下げた。 本研究は,同じ問題に対するユニタスク・ソリューションとマルチタスク・アプローチの2つの主要なアプローチについて検討する。 それぞれのアプローチはテストを実施し、さまざまな定式化、バリエーション、初期化戦略を探求し、最適な構成を導き出す。 このプロジェクトは既存のニューラルネットワークアーキテクチャを活用し、出力層と損失関数を変更することでマルチタスク学習に適応する。 タスクは7つの基本的な感情認識、アクション・ユニット検出、および原子価-覚醒推定を含む。 比較分析は各タスク毎のユニタスクモデルを含み、マルチタスクモデルの性能の評価を容易にする。 各アプローチのバリエーションには、損失関数、ハイパーパラメータチューニングなどが含まれており、評価が行われている。 モデル収束と精度に及ぼす異なる初期化戦略と事前学習手法の影響について検討した。 この研究は、医療、マーケティング、人間とコンピュータの相互作用にまたがるアプリケーションによって、感情コンピューティングの急成長する分野に貢献することを目指している。 本研究は、マルチタスク学習の定式化を体系的に探求することにより、画像中の感情を認識し理解するためのより正確で効率的なモデルの開発に寄与することを目的とする。 この発見は様々な産業における応用を約束し、感情コンピューティングの進歩への道を開く

関連論文リスト

• A Multitask Deep Learning Model for Classification and Regression of Hyperspectral Images: Application to the large-scale dataset [44.94304541427113]
  ハイパースペクトル画像上で複数の分類タスクと回帰タスクを同時に行うマルチタスク深層学習モデルを提案する。 我々は、TAIGAと呼ばれる大規模なハイパースペクトルデータセットに対するアプローチを検証した。 結果の総合的定性的および定量的分析により,提案手法が他の最先端手法よりも有意に優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T11:14:54Z)
• Modeling Output-Level Task Relatedness in Multi-Task Learning with Feedback Mechanism [7.479892725446205]
  マルチタスク学習(MTL)は、異なるレベルで情報を共有することで複数のタスクを同時に学習するパラダイムである。 異なるタスクが相互に影響のある相関出力を生成する可能性があることを考慮し、後続情報をモデルに導入する。 我々は,MTLモデルにフィードバック機構を組み込むことで,あるタスクの出力が他のタスクの隠れ機能として機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T03:27:34Z)
• SeMAIL: Eliminating Distractors in Visual Imitation via Separated Models [22.472167814814448]
  本稿では,SeMAIL(Separated Model-based Adversarial Imitation Learning)というモデルベース模倣学習アルゴリズムを提案する。 本手法は, 様々な視覚的制御タスクにおいて, 複雑な観察と, 専門的な観察から異なる背景を持つより困難なタスクにおいて, ほぼ専門的な性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T04:33:44Z)
• Modality Influence in Multimodal Machine Learning [0.0]
  本研究では,マルチモーダル感情分析,マルチモーダル感情認識,マルチモーダルヘイト音声認識,マルチモーダル病検出について検討した。 本研究の目的は、各タスクの最も影響力のあるモダリティやモダリティの集合を特定し、多様なマルチモーダル分類タスクの結論を引き出すことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-10T16:28:52Z)
• Visual Exemplar Driven Task-Prompting for Unified Perception in Autonomous Driving [100.3848723827869]
  本稿では,タスク固有のプロンプトを通じて視覚的見本を提示する,効果的なマルチタスクフレームワークVE-Promptを提案する。 具体的には、境界ボックスと色に基づくマーカーに基づいて視覚的な例を生成し、ターゲットカテゴリの正確な視覚的外観を提供する。 我々は変圧器をベースとしたエンコーダと畳み込み層を橋渡しし、自律運転における効率的かつ正確な統合認識を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T08:54:06Z)
• Task Formulation Matters When Learning Continually: A Case Study in Visual Question Answering [58.82325933356066]
  継続的な学習は、以前の知識を忘れずに、一連のタスクでモデルを漸進的にトレーニングすることを目的としている。 本稿では,視覚的質問応答において,異なる設定がパフォーマンスに与える影響について詳細に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T19:12:58Z)
• Multi-Task Neural Processes [105.22406384964144]
  我々はマルチタスク学習のためのニューラル・プロセスの新たな変種であるマルチタスク・ニューラル・プロセスを開発する。 特に,各タスク改善のための帰納的バイアスを提供するために,関数空間内の関連するタスクから伝達可能な知識を探索することを提案する。 その結果、マルチタスク学習におけるタスク間の有用な知識の伝達におけるマルチタスクニューラルプロセスの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-10T17:27:46Z)
• Small Towers Make Big Differences [59.243296878666285]
  マルチタスク学習は、複数の機械学習タスクを同時に解決することを目的としている。 マルチタスク学習問題に対する優れた解法は、Paretoの最適性に加えて一般化可能であるべきである。 本稿では,マルチタスクモデルのためのパラメータ下自己助詞の手法を提案し,両世界のベストを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-13T10:45:31Z)
• LEMMA: A Multi-view Dataset for Learning Multi-agent Multi-task Activities [119.88381048477854]
  LEMMAデータセットを導入し、細心の注意深い設定で、行方不明な次元に対処するための単一の家を提供する。 我々は、人間と物体の相互作用による原子間相互作用を密に注釈し、日常の活動の構成性、スケジューリング、割り当ての土台として提供する。 この取り組みにより、マシンビジョンコミュニティは、目標指向の人間活動を調べ、現実世界におけるタスクのスケジューリングと割り当てをさらに研究できることを期待します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T00:13:54Z)
• Gradient Surgery for Multi-Task Learning [119.675492088251]
  マルチタスク学習は、複数のタスク間で構造を共有するための有望なアプローチとして登場した。 マルチタスク学習がシングルタスク学習と比較して難しい理由は、完全には理解されていない。 本稿では,他の作業の勾配の正規平面上にタスクの勾配を投影する勾配手術の一形態を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-19T06:33:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。