CoAdapt: Collaborative Adaptation Between Latent EEG Feature Representation and Annotation for Emotion Decoding
Notice bibliographique
Résumé
Electroencephalogram (EEG) data contains rich neurophysiological information that can objectively express the emotional state of human beings. However, the inherent EEG characteristics such as non-stationarity and weakness, combined with the possible limited immersion and carry-over effect of subjects during data-collection experiments, may cause that the semantic meaning of extracted EEG feature vector cannot well match its annotated emotional state, dubbed the ‘feature-label inconsistency dilemma in EEG-based emotion decoding. To this end, this paper proposes to alleviate the side effect of ‘feature-label inconsistency from both feature and label aspects. On one hand, we explore more meaningful emotion-related EEG representation by the latent low-rank representation. On the other hand, enhance the correspondence between explored EEG representation and its annotated emotional state by a label dragging strategy. As a result, a collaborative adaptation (CoAdapt) model between latent EEG feature representation and its annotation is formed for efficient emotion decoding, which is implemented within the semi-supervised framework to better capture the properties of both the labeled and unlabeled EEG data. Experimental results on three publicly available datasets, SEED-IV, SEED-V and MPED, depict that 1) CoAdapt achieves better emotion recognition performance in comparison with some related models; 2) the improvements of inter-class separability and label margin are empirically evaluated, indicating the effectiveness of the purified EEG feature representation and rectified emotion annotation; 3) some task-related results are identified from data-driven perspective, including the emotion carry-over effect and the discriminative spatial patterns in emotion decoding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».