Adaptive Semi-Supervised Graph Contrastive Representation Learning for Robust Emotion Recognition Using Electroencephalogram
게재
연구 내용
표현에 따라 표본 그래프를 갱신하고 레이블 기반 증강을 적용해 고정 그래프의 잡음 연결을 줄였다.
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결과
SEED-IV Case 1에서 Static GCN 75.75 ± 8.95%, ASGCRL 87.31 ± 3.84%. 동일 조건 차이는 11.56%p이다.
| SEED-IV Case 1 | 정확도 |
|---|---|
| Static GCN | 75.75 ± 8.95% |
| ASGCRL | 87.31 ± 3.84% |
| 동일 조건 차이 | +11.56%p |
해석 범위SEED-IV Case 1, 레이블 2.4%, 피험자별 transductive 평가. 임베딩 예시는 15번 피험자.
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