Många paralinguistiska uppgifter är nära besläktade, och därför kan representationer som lärs ut på ett område utnyttjas för ett annat. I den här artikeln undersöker vi hur kunskap kan överföras mellan tre paralinguistiska uppgifter: talare, känslor och genusigenkänning. Vidare utsträcker vi detta problem till dataöverskridande uppgifter och frågar hur kunskap som fångas i en känslodatauppsättning kan överföras till en annan. Vi fokuserar på progressiva neurala nätverk och jämför dessa nätverk med den konventionella djupt lärande metoden för förträning och finjustering. Progressiva neurala nätverk ger ett sätt att överföra kunskap och undvika glömska effekt närvarande när pre-utbildning neurala nätverk på olika uppgifter. Våra experiment visar att: (1) Känsloigenkänning kan dra nytta av att använda representationer som ursprungligen lärdes sig för olika paralinguistiska uppgifter och (2) överföra lärande effektivt kan utnyttja ytterligare datauppsättningar för att förbättra prestandan hos känsloigenkänningssystem.
I REF fokuserade författarna på att använda progressiva neurala nätverk för att överföra kunskap för tre paralinguistiska uppgifter, dvs. känslor, talare och könsdetektering.
Progressive Neural Networks for Transfer Learning in Emotion Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}