《表1 TwitterⅠ、TwitterⅡ数据集上不同方法的准确率》

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《图像整体与局部区域嵌入的视觉情感分析》

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本文方法还与基于CNN框架提取图像整体特征的方法进行了算法效率比较，如表1最后一列所示，该列表示本文方法与对比方法在TwitterⅠ数据集上进行迭代训练时的收敛速度。可以看到，本文方法在进行80次迭代后即达到收敛，且准确率达到75.81%，而Image Net-AlexNet模型和Image NetVGGNet-16模型分别需要进行150次和100次的迭代训练才能达到收敛，且分类准确率要低于本文方法。这表明本文方法能够更快速地学习具有判别性的情感表示，同时能获得更好的分类效果。