Autor/autores:
Parra F , Benezeth Y y Yang F
Fondo La desregulación de las emociones es una dimensión clave del funcionamiento psicológico adulto. Hay interés en desarrollar una medida automática, multimodal y basada en computadora. Objetivo Queríamos entrenar un modelo de fusión multimodal profundo para estimar la desregulación emocional en adultos en función de sus respuesta...
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La desregulación de las emociones es una dimensión clave del funcionamiento psicológico adulto. Hay interés en desarrollar una medida automática, multimodal y basada en computadora.
Queríamos entrenar un modelo de fusión multimodal profundo para estimar la desregulación emocional en adultos en función de sus respuestas al Perfil de desarrollo multimodal, una prueba psicométrica de ordenador, utilizando solo una pequeña muestra de entrenamiento y sin transferencia de aprendizaje.
Doscientos cuarenta y ocho participantes de 3 países diferentes tomaron la prueba de perfil de desarrollo multimodal, que los expuso a 14 estímulos de imágenes y música y les pidió que expresaran sus sentimientos sobre ellos, mientras que el software extrajo las siguientes características de las señales de video y audio : expresiones faciales, características lingüísticas y paralingüísticas del habla, movimientos de la cabeza, dirección de la mirada y derivados de la variabilidad de la frecuencia cardiaca.
Los participantes también respondieron a la versión breve de la escala de Dificultades en la Regulación Emocional. Separamos y promediamos las señales de características que correspondían a las respuestas a cada estímulo, construyendo un conjunto de datos estructurados. Transformamos los datos estructurados por estímulo de cada persona en un códice multimodal, una imagen en escala de grises creada al proyectar el valor de intensidad normalizado de cada característica en un espacio cartesiano, derivando la posición de cada píxel aplicando el método de proyección y aproximación de colector uniforme.
La secuencia del códice luego se alimentó a 2 tipos de red. Primero, 13 redes neuronales convolucionales se ocuparon del aspecto espacial del problema, estimando la desregulación emocional mediante el análisis de cada una de las respuestas codificadas. Estas estimaciones convolucionales luego se alimentaron a una red transformadora que decodificó el aspecto temporal del problema, estimando la desregulación emocional basada en la sucesión de respuestas.
Presentamos una capa de agrupación promedio de mapas de características, que calcula la media de los mapas de características convolucionados producidos por nuestras capas de convolución, lo que reduce drásticamente la cantidad de pesos aprendibles y aumenta la regularización a través de un efecto de conjunto. Implementamos una validación cruzada de 8 veces para proporcionar una estimación lo suficientemente buena de la capacidad de generalización para muestras no vistas. La mayoría de los experimentos mencionados en este documento son fácilmente replicables utilizando el sistema Google Colab asociado.
Encontramos una correlación de Pearson promedio ( r ) de 0, 55 (con un valor de p promedio de < 0, 001) entre la desregulación de la emoción de la verdad básica y la estimación de la desregulación de la emoción de nuestro sistema. También se encontró un error absoluto medio medio de 0, 16 y un coeficiente de correlación de concordancia medio de 0, 54.
En psicometría, nuestros resultados representan una excelente evidencia de validez de convergencia, lo que sugiere que el Perfil de desarrollo multimodal podría usarse junto con esta metodología para proporcionar una medida válida de la desregulación emocional en adultos.
Los estudios futuros deberían replicar nuestros hallazgos utilizando una muestra de prueba de reserva. Nuestra metodología podría implementarse de manera más general para entrenar redes neuronales profundas donde solo se encuentran disponibles pequeñas muestras de entrenamiento.
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