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实体 Stephan Lehmler

Stephan Lehmler

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  1. RESEARCH · CL_115216 ·

    记忆指标可能有助于检测表面肌电信号深度学习中的过拟合

    研究人员探索了使用记忆指标来检测表面肌电信号（sEMG）解码器深度学习模型中的过拟合，特别是在受试者特定重新校准的样本量有限的情况下。在这些低样本场景中，诸如验证性能和提前停止等传统方法难以应用。研究表明，修正线性单元（ReLU）激活率的变化可以指示微调过程中学习不成功，为早期识别过拟合提供了一个有前景的工具。