SELECTING AND JUSTIFYING DEEP LEARNING MODELS FOR EMOTION CLASSIFICATION

Аннотация

This paper focuses on the selection and justification of deep learning models for emotion classification tasks. It provides a comprehensive analysis of various neural network architectures, including Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Long Short-Term Memory networks, and Transformer models, assessing their performance in recognizing and classifying human emotions from multimodal data sources. The study examines the strengths and limitations of each model with respect to data type, training efficiency, computational complexity, and generalization capabilities. Furthermore, criteria for optimal model selection tailored to real-world emotion recognition applications are discussed. The findings contribute to enhancing the accuracy and robustness of emotion classification systems and offer valuable guidelines for researchers and practitioners developing advanced affective computing solutions. Keywords: Deep Learning, Emotion Classification, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Long Short-Term Memory, Transformer Models, Model Selection, Neural Network Performance. ВЫБОР И ОБОСНОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЭМОЦИЙ Аннотация. В данной работе рассматривается выбор и обоснование моделей глубокого обучения для задачи классификации эмоций. Представлен всесторонний анализ различных архитектур нейронных сетей, включая сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, сети с долговременной кратковременной памятью и модели Transformer, с оценкой их эффективности в распознавании и классификации человеческих эмоций на основе многомодальных данных. Исследование анализирует сильные и слабые стороны каждой модели с учетом типа данных, эффективности обучения, вычислительной сложности и способности к обобщению. Кроме того, обсуждаются критерии оптимального выбора моделей, адаптированных к практическим приложениям в области распознавания эмоций. Полученные результаты способствуют повышению точности и надежности систем классификации эмоций и предоставляют ценные рекомендации для исследователей и разработчиков в области аффективных вычислений. Ключевые слова: Глубокое Обучение, Классификация Эмоций, Сверточные Нейронные Сети, Рекуррентные Нейронные Сети, Долговременная Кратковременная Память, Модели Transformer, Выбор Модели, Производительность Нейронных Сетей.