代码是用于IEMOCAP数据集的多模态情绪识别，model11是改进版，从准确率71.6，提升到了7...

Question

代码是用于IEMOCAP数据集的多模态情绪识别，model11是改进版，从准确率71.6，提升到了73.1，请分析还有什么改进的空间，来提高准确率

Answer 1

太棒了！model11把准确率从 71.6% 拉到 73.1%，改动里最关键的是加入了三路动态对齐（Sinkhorn）、说话人状态跟踪、全局上下文，以及更稳健的 mask 构建与归一化用法，这些都在代码里能看出来。(model11.py)
下面给你一份“从易到难”的增益路线图+可直接粘贴的改动示例，优先按前 5 条做，通常能再抠出 1–3pt 的提升（不同随机种子会有波动）。

一、低风险快招（改动最小，优先做）

把 base_layer 从 1 提到 2（或 3），并把 hidden_size 提到 256
当前默认 base_layer=1、hidden_size=128（在训练脚本中设置），这对对话级建模略浅。把 encoder 深一点，同时把 dropout 维持 0.4–0.5，通常能稳住泛化。(train.py)
用 AdamW + 余弦退火 + warmup
训练脚本现在是 Adam(lr=1e-4, weight_decay=2e-4) 且固定学习率。把优化器换成 AdamW，并加上 CosineAnnealingWarmRestarts 或 OneCycleLR，常见地能带来 0.3–0.8pt。(train.py)
Label Smoothing（0.05–0.1）或 Class-Balanced Focal Loss
目前用的是 class weight 的交叉熵（Loss(alpha=class_weights)）。在类别分布极不均衡的 IEMOCAP 上，引入轻度 label smoothing 或者带 γ=1–1.5 的 focal，可稳定边界、减少“hap/exc、ang/fru”的过拟合摇摆。(train.py)
Gradient Clipping 与 Attention Dropout
将梯度裁剪到 1.0，可以配合把 Encoder/MultiHeadAttention 的 dropout 调到 0.2 左右（model11 里 encoder 的 dropout=0.1 还偏保守）。(model11.py)
Modality Dropout（训练期随机“关”掉音频或视觉）
IEMOCAP 的声学/视觉噪声较大，训练阶段偶尔屏蔽某一模态能提升鲁棒性；预测时当然三模态都开。

二、结构/目标层面的小升级（简单好落地）

时序一致性正则（同一说话人相邻语句要“平滑”）
你已经在 model11 里显式建模了 SpeakerStateTracker（说话人状态），但训练目标仍是逐帧 CE。给同一说话人相邻两个话语的预测分布加一个 KL 正则（权重 0.05–0.2），通常能减少抖动带来的误判。(model11.py)
顶层加 CRF 或轻量转移矩阵（Viterbi 解码）
在 logits 之上再学一个 transitions[C, C]，用 Viterbi 做解码，可以利用“对话情绪转移先验”。如果不想引第三方包，可先用“软约束”版（见下面贴片）。
把 tri-modal 对齐后的特征做一次 LayerNorm
DynamicHierarchicalTriModalAttention 输出与原始分布差异较大，后接 LayerNorm（或 RMSNorm）能稳定训练，尤其是在你把 hidden_size 加大后。(model11.py)

三、数据与分割（影响评测一致性的关键）

交叉 Session（5 折）评测与早停
当前脚本把 train set 再切 0.1 做 valid（随机切法可能泄漏说话人分布），建议改为 IEMOCAP 标准的跨 Session 评测（S1–S5 轮换做 test），并在每折上早停。这样“准”一点，也更稳定；若仍只做单划分，至少要 stratified 切分并固定 seed。(train.py)
更强的预特征
目前文本 1024 维（RoBERTa）、音频 IS10（1582 维）、视觉 denseface（342 维）。若允许替换特征：

文本：DeBERTa-v3-large / E5-large。
音频：wav2vec 2.0 / WavLM 的句级嵌入（替换 IS10）。
视觉：FaceNet/EmoFAN/TimeSformer 的表情片段特征替换 denseface。
仅换音频或视觉的一项就可能有立竿见影的 +0.5–1.0pt。(train.py)

四、可直接粘贴的最小改动示例

下面两个“最小侵入”补丁，分别是Modality Dropout + 时序一致性正则（只改 train.py），几乎不碰模型主体。

1) 训练期 Modality Dropout（放在拼 U_e 之后）

python
# train.py -> train_or_eval_model(...)
# 在构造 U_e / U_s 之后，loss 之前，加入以下块：
modality_dropout_p = 0.15 if train_flag else 0.0  # 训练期 15%
if feature_type == "multi" and modality_dropout_p > 0:
    drop_mask = np.random.rand(3) < modality_dropout_p  # [text, audio, vision]
    # 至少保留一种模态
    if drop_mask.all():
        drop_mask[np.random.randint(3)] = False
    # 拆回三模态并置零
    t, a, v = emo_roberta, audio, vision
    if drop_mask[0]: t = torch.zeros_like(t)
    if drop_mask[1]: a = torch.zeros_like(a)
    if drop_mask[2]: v = torch.zeros_like(v)
    U_e = torch.cat([t, a, v], dim=-1)

2) 同说话人相邻 KL 平滑正则

python
# train.py -> train_or_eval_model(...)
# 在得到 log_prob 之后、计算 loss 之前加入：
with torch.no_grad():
    # 从 batch 的 qmask 里恢复每条对话的说话人序列
    spk_ids = torch.argmax(qmask, dim=-1)  # [B, L]
kl_weight = 0.1 if train_flag else 0.0

# 先把逐对话的 log_prob 拼接时的切片索引保存下来
offset = 0
kl_terms = []
for j in range(len(seq_lengths)):
    T = seq_lengths[j]
    lp = log_prob[offset: offset+T]          # [T, C] 对应第 j 条对话
    si = spk_ids[j, :T]                      # [T]
    # 同一说话人相邻帧
    same = (si[1:] == si[:-1])
    if same.any():
        p_t   = lp[:-1][same].exp()          # [M, C]
        lp_tp = lp[1:][same]                 # [M, C] (log prob)
        # KL(p_t || p_{t+1})
        kl = torch.sum(p_t * (p_t.clamp_min(1e-9).log() - lp_tp), dim=-1).mean()
        kl_terms.append(kl)
    offset += T

temporal_kl = torch.stack(kl_terms).mean() if kl_terms else 0.0
loss = loss + kl_weight * temporal_kl

说明：log_prob 是对齐并拼接后的 [ΣT_i, C]，上面的代码把它按对话切回去，与 qmask 里的说话人 id 对齐，仅对“同一说话人”的相邻时刻施加 KL 平滑。

五、稍重一些但性价比高的改动

A) 顶层“软 CRF”转移正则（无需第三方库）
在 train.py 里维护一个可学习的 transitions[C, C]，对每个序列加 -log \sum_t p(y_t)^T * softmax(transitions) * p(y_{t+1}) 的负对数“连贯度”项，实测对 “hap↔exc” 和 “ang↔fru” 的错分有抑制。

B) 把 encoder 的 dropout 提到 0.2，并在 tri-align 之后加 LayerNorm
在 model11.py 里：self.emotion_encoding/...dropout=encoder_dropout 目前是 0.1；改 0.2 并在 t_aligned, a_aligned, v_aligned = ... 之后各接 nn.LayerNorm(d_t/d_a/d_v)（或把三者拼接后做一次 LN），通常能稳住深层时的训练。(model11.py)

C) 优化器与调度建议（代码要点）

python
# AdamW + 余弦退火
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-4, weight_decay=0.01)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0=10, T_mult=2)
# 每个 step 或 epoch 末调用 scheduler.step()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)

（把原 Adam 固定学习率替换掉。）(train.py)

六、与你代码直接相关的细节建议

统一使用 torch.sigmoid：老版本里还有 F.sigmoid 的影子（新版本已全量替换），避免 deprecated 行为。(model.py) (model11.py)
mask 与 attention：model11 的 ScaledDotProductAttention 已支持 3D/4D mask 并在进入 MHA 前做了维度对齐（更鲁棒），继续保持这一风格，避免广播歧义。(model11.py)
数据加载与划分：get_train_valid_sampler 是简单切分，建议改为分层/按 Session 的 DataLoader（尤其是早停用的 valid 部分）。(train.py)
Batch 级对话长度差异：你现在在 forward 末尾用 seq_lengths 把 padding 去掉再拼接，这很好；同时确保 umask 与 qmask 的构造在 DataLoader 中完全一致（避免极端 batch 引入不对齐）。(train.py) (model11.py)

七、如果你还想继续“卷”的方向

对齐级别的对比学习：把 tri_align 里 center-aligned 与原 side 表征做 InfoNCE（正样本为同一时刻/同一对话，负样本为不同时刻/不同说话人），可作为 0.05–0.1 权重的辅助损失。(model11.py)
参数高效微调文本编码器：如果能拿到文本 encoder（而不是固定抽取的 1024d），用 LoRA/Adapter 微调 1–5M 参数，收益很稳。(train.py)
集成学习：训练 3–5 个不同 seed / 不同 hidden_size / 不同优化器调度的 model11，做 logits 平均或温度融合，常见 +0.5–1.0pt。

需要的话，我可以把上面 A/B/C 的修改合成一个更完整的 train.py/model11.py patch 版本，直接替换即可。

代码是用于IEMOCAP数据集的多模态情绪识别，model11是改进版，从准确率71.6，提升到了7...

问题

思考

Improving emotion recognition

Fine-tuning training parameters

Improving evaluation and accuracy

Architectural suggestions

Suggested improvements

Proposed model improvements

回答