《表6 跨数据集实验：真实环境下的多模态情感数据集MED》

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《真实环境下的多模态情感数据集MED》

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表6展示的是跨数据集的实验结果。使用表5中展示的效果最佳的VGG+GRU的方法进行跨数据集的实验。首先将MED数据集上训练得到的参数模型在AFEW的训练和验证两部分数据集上进行测试。由于情感类别与AFEW相同，直接加载模型得到分类结果，在AFEW的训练集上准确率达到了0.488 0，验证集上准确率为0.411 9。之所以训练集上的准确率比验证集高，是由于训练集上样本数量是验证集的2倍，数据量越大偶然性越小，得到的结果越能体现算法的真实性能。对比于表5中AFEW的准确率0.502 8，虽然略低，但说明MED数据集与AFEW的样本分布与注释标准是很相近的。