脑机接口中，如何利用半监督学习降低标注数据需求？热门官方

更新于2025/12/1 16:07:12

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回答：半监督学习利用少量有标签数据与大量无标签数据共同训练模型，常用方法包括自训练、生成式模型（如 VAE）、一致性正则化等。在 BCI 中，可缓解采集与标注成本高的问题，尤其适合个性化系统的冷启动阶段。

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在脑机接口中，如何利用贝叶斯模型平均递归集成（Bayesian Model Averaging Recurrent Ensemble, BMARE）降低模型选择风险？

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