多模态情感识别面临模态缺失的挑战，主要源于硬件限制（如传感器故障）、环境干扰（如遮挡、噪音）、隐私保护、数据存储成本及场景不匹配等因素。本文简单介绍研究阶段的演进。

深度神经网络中，单纯增加层数未必提升性能。研究发现，当网络深度超过一定程度后，训练误差反而可能上升，说明深层网络存在优化障碍。ResNet通过残差连接改变了这一局面，允许网络选择性地学习输入修正或保持恒等映射，使深层网络训练更稳定。ResNet-18作为基础模型，虽不是性能最优选择，但因其结构简单、训练稳定而成为工程实践中的可靠基准。相比VGG等纯堆叠结构，ResNet通过残差设计显著提高了参数利

摘要： Kaggle作为全球最大的数据科学社区，拥有超过50万+高质量数据集，是实践SHAP等模型可解释性技术的理想平台。其数据集具备结构化、有标签、特征明确等特点，特别适合SHAP分析。Kaggle还提供竞赛数据、Notebook环境和社区经验，帮助开发者快速复现模型并聚焦可解释性。本文推荐从Titanic、House Prices等经典数据集入手，结合SHAP揭示模型决策逻辑，实现从理论到实践