يعمل المصنف الموجود في مهام الحوسبة العاطفية متعددة الوسائط، مثل التعرف على العاطفة والتعرف على الشخصية، عموما خط أنابيب ذات مرحلتين من خلال أول استخراج تمثيلات ميزة لكل طريقة واحدة مع الخوارزميات المصنوعة يدويا، ثم أداء التعلم المنتهي مع الميزات المستخرجة. ومع ذلك، يتم إصلاح الميزات المستخرجة ولا يمكن ضبطها بشكل جيد على المهام المستهدفة المختلفة، والعثور على ميزة خوارزميات الاستخراج يدويا لا تعميم أو مقياس جيدا لمهام مختلفة، والتي يمكن أن تؤدي إلى الأداء دون الأمثل. في هذه الورقة، نقوم بتطوير نموذج طرف بالكامل يربط المرحلتين وتحسينها بشكل مشترك. بالإضافة إلى ذلك، نقوم بإعادة هيكلة مجموعات البيانات الحالية لتمكين التدريب الكامل للنهاية. علاوة على ذلك، لتقليل النفقات الحاسوبية النماذج المحسوبة بالنماذج الطرفية إلى النهاية، نقدم آلية اهتمامية متناثرة عبر مشروط لاستخراج الميزة. تظهر النتائج التجريبية أن طرازنا الناتج الكامل ينفج بشكل كبير يتفوق بشكل كبير النماذج الحالية للحالة القائمة على خط أنابيب الطورين. علاوة على ذلك، من خلال إضافة اهتمام متناثر عبر الوسائط، يمكن لنموذجنا الحفاظ على الأداء مع حوالي نصف حساب أقل في جزء استخراج الميزة من النموذج.