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# System prepended metadata

title: Attention-Based Multi-Modal Depression Assessment with DSM-V Diagnostic Criteria

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# Attention-Based Multi-Modal Depression Assessment with DSM-V Diagnostic Criteria

### [論文全文](https://drive.google.com/file/d/1CAH2BBStMa9ou6Xjz5K_Ew58PTVgZot_/view?usp=sharing)

## 論文模型架構
![fig_model](https://hackmd.io/_uploads/SJ90opHAp.png)
- 訓練框架：Pytorch
- 憂鬱等級：
    - 正常
    - 輕微
    - 中重度

## 資料集（對應資料夾名稱）
- 原始特徵資料：json_data
    - 後臺資料庫將 Raw Data 處理完的 特徵.json
- 舊因子青年人：old_questionaire_teens
- 舊因子青年人：old_questionaire_teens_dataset_paper_version
    - 第一篇論文版本，Tensorflow 平台
- 舊因子成年人：old_questionaire_mature
- 新因子成年人：new_questionaire

## 實驗
- 舊因子（old_factor）
    - 青年人（teens）
    - 成年人（mature）
- 新因子（new_factor）
    - 成年人（mature）

### 主要程式
- Conda 環境檔：`environment.yml`
- 資料預處理：`preprocess.py`
    - 特徵資料 .json -> Pytorch Dataset
    - 本檔案已經附帶處理完的資料格式，於上面資料集章節
- 一般機器模型訓練程式：`ML.py`
    - 在論文中跟提出模型做對比
- 模型訓練：`train.py `
    - 透過大量不同模型嘗試最佳架構和超參數
    - 繼承 `nn.Module` 為模型架構
    - 參數調整
        - 資料集選擇：dataset_version
            - NEW_DATASET_BINARY
            - NEW_DATASET_TRIPLE
            - NEW_DATASET
            - OLD_DATASET_MATURE
            - OLD_DATASET_TEENS
            - OLD_DATASET_HYBIRD
            - HYBIRD_DATASET
            - OLD_QUESTIONAIRE_TEENS_DATASET_PAPER_VERSION
        - 是否用指定模型對資料集進行預測(boolean)：isPredict
        - 預測用指定模型位置(string)：predictModel
        - 二分類實驗(boolean)：binary_classification
        - 三分類實驗(boolean)：three_classification
        - 四分類實驗(boolean)：four_classification
        - 資料集過採樣(boolean)：oversampling
        - 資料集欠採樣(boolean)：undersampling
        - 訓練週期：epochs
        - 批次大小：batch_size
        - 模型學習率：LR
        - 模型優化器：optimizerName
        - 模型損失函數：loss_fn
        - 模型選擇（line 1550+）：model

### 功能程式
- 分割特徵資料：split_huge_json 資料夾
    - 舊因子青年人原特徵資料格式勘誤
- 標籤資料轉換程式：teens_label_script 資料夾
    - 舊因子青年人原標籤資料 .xlsx 格式轉換成 csv