本研究使用迁移学习将四种卷积神经网络应用于情感价值分类任务，并与人类数据进行比较。结果显示，更新后的FE-AlexNet在注意力机制下表现优于其他网络，与人类感知相似，揭示了卷积神经网络的计算机制。研究提供了改进网络性能的新范式。

本研究使用迁移学习将四种卷积神经网络应用于情感价值分类任务，并与人类数据进行比较。结果显示，更新后的FE-AlexNet表现最佳，与人类感知相似。此研究提供了改进卷积神经网络性能的新方法。