基于元学习的情感识别如何解决“小样本+多任务”问题？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：小样本多任务情感识别（如同时识别“客服”“教育”“医疗”三个领域的愤怒）需模型快速适应新领域。元学习通过MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）学习“快速适应新任务的初始化参数”：先在多个源领域上训练，学习通用的情感特征提取能力，再在新领域的少量样本上微调，使模型快速收敛。实验显示，MAML在小样本（5样本/类）多任务情感识别中的准确率较从头训练高25%，较迁移学习高12%。

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