[发明专利]零校准迁移学习分类模型的训练方法、设备和存储介质在审
| 申请号： | 202310558791.9 | 申请日： | 2023-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN116595437A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 王佳星;王卫群;侯增广;王一涵;苏健强 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06N3/096;G06F18/22;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 朱淑宇 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种零校准迁移学习分类模型的训练方法、设备和存储介质，该方法包括：获取标记域分类标签和任务分类标签的脑电数据；基于模型中特征提取层，对标记后的脑电数据进行特征提取；分别利用模型中运动想象分类层和域鉴别层，预测对应的预测任务分类以及预测域分类；基于标记后的脑电数据中源域的任务态数据及其对应的预测任务分类，以及目标域和源域的静息态数据及其对应的预测域分类，确定分类模型的总损失函数；在总损失函数满足收敛或达到预设阈值的情况下，得到所述零校准迁移学习分类模型。通过本发明提供的训练方法，该零校准迁移学习分类模型无需进行提前校准，是兼顾分类准确率与用户专属的模型，提高对脑电数据分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 校准 迁移 学习 分类 模型 训练 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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