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EEGPT
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脑电图基础模型在标准审计下仍泄露数据
研究人员开发了一个新的脑电图基础模型审计框架，该框架超越了单一端点评估。该框架联合审计多个端点，揭示了通过单项测试的模型仍可能泄露光谱属性。一个关键发现是，交叉编码器迁移审计证明了不同冻结编码器之间存在属性泄露，即使是标准的差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）等防御措施也未能阻止。
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EEG基础模型跨架构和任务进行基准测试
研究人员对EEG基础模型的通道适应性方法进行了系统性基准测试，评估了五种模型、五个任务和两种训练制度下的四种技术。研究发现，最佳适应方法取决于具体的模型架构。值得注意的是，一个拥有500万参数的小型模型CBraMod，在大多数数据集上的表现与多达31倍大的模型相当甚至更优。