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新框架NSP通过防止捷径学习来增强脑电图基础模型

研究人员开发了一个名为神经状态预测（NSP）的新框架，以改进用于脑电图（EEG）数据的基础模型。NSP旨在通过约束预测目标和可用上下文来防止这些模型依赖于表面模式，从而鼓励整合分布式神经信息。该框架在一个大型EEG片段数据集上进行了预训练，并在多个下游任务上进行了评估，在EEG-FM-Bench上实现了63.94%的宏观平衡准确率，比现有方法提高了2.35个百分点。