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  1. TOOL · CL_77341 ·

    研究发现：EEG基础模型陷入“身份陷阱”

    研究人员在EEG基础模型中发现了一个重大问题，称为“身份陷阱”，即模型通过学习特定于受试者的特征而非真正的临床生物标志物来获得高准确率。新开发的诊断工具FMScope，旨在识别表示层面的这种捷径学习。该工具的应用表明，受试者方差是模型性能的主导因素，而消除这些身份特征可以改善实际临床标记物的解码。