Semi-Supervised Graph Contrastive Learning for Emotion Recognition Based on Electroencephalogram Signals
게재
연구 내용
DE와 PSD의 표본 유사도 그래프를 융합하고, 소량 레이블의 분류 손실과 그래프 대조 손실을 함께 학습했다.
결과
SEED-IV Case 1 정확도 84.61 ± 4.20%. 레이블 2.4%를 사용한 피험자별 transductive 평가.
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