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公开(公告)号：CN119939247A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510001999.X
申请日：2025-01-02
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应剪枝的多分支多对象脑电数据训练方法，该方法在传统的单分支脑电深度模型的深层网络上构建了加权多分支结构，每一分支用于拟合目标对象和源对象的数据，而自适应权重衡量分支对目标对象的重要程度；进一步，为了防止分支数过多造成学习负担，本发明基于自适应权重在网络训练时灵活地对分支进行剪枝。所提方法能有效减少多对象的分布差异，提高模型对多对象数据的解码能力，最终提高目标对象的分类准确率。
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