在脑机接口中，如何利用对抗训练提升跨被试鲁棒性？热门官方

更新于2025/12/1 16:07:12

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回答：通过对抗训练在特征提取阶段引入域判别器，迫使网络学习域不变特征，从而减少不同受试者之间的分布差异。该方法在跨用户 BCI 中可显著降低校准需求，提升模型泛化能力。

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在脑机接口中，如何利用混合密度生成递归网络（Mixture Density Generative Recurrent Network, MDGRN）合成多样化 EEG 序列？

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回答：BMARE 根据各模型的边际似然加权平均递归预测，可降低过拟合风险，提高集成性能稳定性。

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