論文の概要: Team Cogitat at NeurIPS 2021: Benchmarks for EEG Transfer Learning Competition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03267v1
• Date: Tue, 1 Feb 2022 11:11:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-13 14:24:13.788154
• Title: Team Cogitat at NeurIPS 2021: Benchmarks for EEG Transfer Learning Competition
• Title（参考訳）: NeurIPS 2021でのTeam Cogitat: EEG Transfer Learning competitionのベンチマーク
• Authors: Stylianos Bakas, Siegfried Ludwig, Konstantinos Barmpas, Mehdi Bahri, Yannis Panagakis, Nikolaos Laskaris, Dimitrios A. Adamos, Stefanos Zafeiriou
• Abstract要約: 脳波復号のための主題に依存しないディープラーニングモデルの構築は、強い共シフトの課題に直面している。 我々のアプローチは、ディープラーニングモデルの様々な層に特徴分布を明示的に整列させることです。 この方法論は、NeurIPSカンファレンスで開催されている2021年のEEG Transfer Learningコンペティションで優勝した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.34407717373643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building subject-independent deep learning models for EEG decoding faces the challenge of strong covariate-shift across different datasets, subjects and recording sessions. Our approach to address this difficulty is to explicitly align feature distributions at various layers of the deep learning model, using both simple statistical techniques as well as trainable methods with more representational capacity. This follows in a similar vein as covariance-based alignment methods, often used in a Riemannian manifold context. The methodology proposed herein won first place in the 2021 Benchmarks in EEG Transfer Learning (BEETL) competition, hosted at the NeurIPS conference. The first task of the competition consisted of sleep stage classification, which required the transfer of models trained on younger subjects to perform inference on multiple subjects of older age groups without personalized calibration data, requiring subject-independent models. The second task required to transfer models trained on the subjects of one or more source motor imagery datasets to perform inference on two target datasets, providing a small set of personalized calibration data for multiple test subjects.
• Abstract（参考訳）: 脳波デコードのための主題非依存のディープラーニングモデルの構築は、異なるデータセット、主題、記録セッション間で強い共変量シフトの課題に直面している。 この課題に対処するためのアプローチは、単純な統計的手法とより表現力のある訓練可能な手法の両方を用いて、ディープラーニングモデルの様々な層に特徴分布を明示的に整列させることである。 これは共分散に基づくアライメント法と同様に、しばしばリーマン多様体の文脈で使われる。 ここで提案された方法論は、NeurIPSカンファレンスで開催された2021年のEEG Transfer Learning (BEETL)コンペで優勝した。 競争の最初のタスクは睡眠ステージの分類であり、若い被験者に訓練されたモデルに、個人化されたキャリブレーションデータなしで複数の年齢層の被験者を推論し、被験者に依存しないモデルを必要とする。 2つ目のタスクは、1つまたは複数のソースモーターイメージデータセットの被験者にトレーニングされたモデルを転送して、2つのターゲットデータセットで推論を行い、複数のテスト対象に対して少数のパーソナライズされたキャリブレーションデータを提供する。

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