多模态情感识别中的模态权重动态分配：基于强化学习的方法？ 热门官方

回答：不同场景下各模态对情感识别的贡献不同（如驾驶员戴墨镜时面部模态权重降低，语音模态权重升高），基于强化学习（RL）的动态权重分配：①状态空间：当前多模态特征的质量（如面部清晰度、语音信噪比）、历史情感识别结果；②动作空间：各模态的权重（如面部0-1，语音0-1，且和为1）；③奖励函数：情感识别准确率+模态质量惩罚（如使用低质量模态时奖励降低）；④RL算法：用DQN（深度Q网络）或PPO（近端策略优化）训练权重分配策略，使模型根据当前状态动态调整权重。实验中，强化学习动态权重分配在模态质量变化时（如面部遮挡从0%增至50%），准确率仅下降5%，较固定权重分配（下降20%）更鲁棒。