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sEMG Foundation Models

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  1. TOOL · CL_344375 ·

    sEMG基础模型显示有限的跨主体泛化能力

    一项新研究调查了sEMG基础模型在改善机器学习任务跨主体泛化方面的有效性。研究发现，虽然预训练可以提高会话内评估的性能，但在跨不同主体测试时，这种优势会显著减弱。在受试者数据有限的情况下，传统的机器学习基线模型的表现通常与这些基础模型相当或更好。