15、基于语音的疾病检测联合学习模型JOLL4R

基于语音的疾病检测联合学习模型JOLL4R

1. JOLL4R算法概述

JOLL4R是一种基于回归的模型，用于融合来自两个不同音频的特征，以实现基于语音的疾病检测。该算法的核心在于将两个视图的回归损失耦合在一起，自适应地调整权重，从而强调更具判别性的视图。同时，采用了ε - 拖动技术、低秩正则化和ADASYN技术，以提高模型的性能和处理类别不平衡问题。

2. JOLL4R算法步骤

2.1 优化算法

以下是JOLL4R的优化算法流程：

Input: Feature matrices: X1, X2; Label matrix: Y; Constant Matrix: E;
Initialization: Initialize W1 ∈ Rd×c, W2 ∈ Rd×c, A1 ∈ Rd×r, A2 ∈ Rd×r,
B1 ∈ Rr×c, B2 ∈ Rr×c, C1 ∈ Rd×c, and C2 ∈ Rd×c randomly, M = 0, λ11 >
0, λ12 > 0, λ21 > 0, λ22 > 0, μ1 > 0, μ2 > 0.
1. while not converged do
2.     while not converged do
3.         Step 1 Update A1 and A2 according to Eqs. (6.14) and (6.15), respectively.
4.         Step 2 Update B1 and B2 according to Eqs. (6.17