CHUCKLE -- 人类轻松教会 AI 学习情绪
机器学习
2026-04-29 v2
摘要
课程学习 (CL) 将训练从简单样本到复杂样本进行结构化，从而促进渐进式学习。然而，现有的 CL 方法用于情绪识别往往依赖于基于经验的数据驱动或基于模型的难度定义，忽视了人类感知的难度——这是一种主观任务如情绪识别中至关重要的因素。我们提出了 CHUCKLE (Crowdsourced Human Understanding Curriculum for Knowledge Led Emotion Recognition)，即感知驱动的 CL 框架，利用众包数据集中注释者的一致性和对齐性来定义样本难度，基于该假设人类难以理解的片段对于神经网络而言也同样困难。实验结果表明，CHUCKLE 在 LSTM 和 Transformer 上优于非课程基线方法，同时减少了梯度更新次数，从而提高了训练效率和模型在主观依赖和主观独立设置下的鲁棒性。
关键词
引用
@article{arxiv.2510.09382,
title = {CHUCKLE -- When Humans Teach AI To Learn Emotions The Easy Way},
author = {Ankush Pratap Singh and Houwei Cao and Yong Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.09382},
year = {2026}
}