脑机接口中，如何利用领域泛化结合元学习（Meta Generalization）提升跨未知用户性能？热门官方

更新于2025/12/1 16:07:12

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回答：该方法在元学习框架下训练模型具备跨域泛化能力，使模型在面对未见过的用户或设备时仍保持较好性能，减少冷启动校准需求，适合大规模推广的消费级 BCI。

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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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