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    For emotion recognition through EEG signals, a DGCNN model was proposed that expresses the relationship between channels of multi-channel EEG signals in a graph structure. The sparse DGCNN model improved performance by introducing L1-norm into the loss function for graph sparsity. L2,1-norm combines the advantages of L1-norm and L2-norm to increase the efficiency of the algorithm and provide robustness to outliers or noise. This study proposes an algorithm by replacing the L1-norm of sparse DGCNN with the L2,1-norm. We present the results of classifying three emotional states from an experiment using the SEED dataset.

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