《表3 迁移学习：基于注意力的短视频多模态情感分析》

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《基于注意力的短视频多模态情感分析》

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由于WB-AV在采集方面条件比较苛刻，每次采集到新的短视频，就要重新进行模型训练，这无疑增加了时间成本，降低了工作效率。因此，本文考虑通过较完备的IEMOCAP数据集来训练一个模型，并将其迁移到WB-AV数据集上进行分类实验。从表3中可以看出，通过迁移学习后，多模态情感分类的准确度大约在52%左右。产生这一结果的原因可能是由于人种的差异引起的情感表达方式不同，从而导致了2个数据集的数据分布存在差异，使得分类的精确度不高。