机器学习在视觉情感识别方面有潜力，但现有方法受限于小规模数据集。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具有更好的泛化能力，视觉表示在不同数据集上有潜力。