情感嵌入学习:从不同情感数据集中获取稳定统一的抽象

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内容提要

机器学习在视觉情感识别方面有潜力,但方法局限于小规模数据集。研究发现数据集偏见问题,提出基于Webly监督方法的解决方案,利用大量库存图像数据进行训练。结果显示,使用大规模图像数据集训练的模型泛化能力更好,视觉表示在不同数据集上有潜力。

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