L2,1-norm 기반 희소 동적 그래프 컨볼루션 네트워크
포스터
연구 내용
EEG 전극의 연결을 학습하는 DGCNN에 행 단위 L2,1 희소 규제를 적용했다. 5개 주파수 대역의 DE 특징을 사용해 3개 감정을 분류하고 L1 규제와 비교했다.
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결과
SEED 15명, 피험자 의존 평가에서 L2,1 정확도 75.52 ± 8.88%. L1은 75.56 ± 8.89%, DGCNN은 74.90 ± 8.20%. L1과 유사한 분류 성능을 보였다.
| 모델 | 정확도 |
|---|---|
| DGCNN | 74.90 ± 8.20 |
| L1 Sparse DGCNN | 75.56 ± 8.89 |
| L2,1 Sparse DGCNN | 75.52 ± 8.88 |