脑机接口中，如何利用元迁移学习（Meta Transfer Learning）实现跨任务快速适应？热门官方

更新于2025/12/1 16:07:12

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回答：该方法在元学习阶段学习如何迁移知识到新任务，只需少量新任务数据即可快速微调模型，适合 BCI 系统需同时支持多种范式（如运动想象、P300、SSVEP）并在新任务出现时迅速适配的场景。

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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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