論文の概要: SelectiveFinetuning: Enhancing Transfer Learning in Sleep Staging through Selective Domain Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03764v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 13:08:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:47:00.180229
• Title: SelectiveFinetuning: Enhancing Transfer Learning in Sleep Staging through Selective Domain Alignment
• Title（参考訳）: SelectiveFinetuning:選択的ドメインアライメントによる睡眠安定度における伝達学習の促進
• Authors: Siyuan Zhao, Chenyu Liu, Yi Ding, Xinliang Zhou,
• Abstract要約: 実用的な睡眠段階分類において、重要な課題は、異なる主題や環境にわたる脳波データの変動である。 脳波の特徴を抽出するために,事前訓練された多分解能畳み込みニューラルネットワーク(MRCNN)を用いる。 選択的なソースデータでモデルを微調整することで、SelectiveFinetuningはターゲットドメインにおけるモデルの性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5833494449195293
• License:
• Abstract: In practical sleep stage classification, a key challenge is the variability of EEG data across different subjects and environments. Differences in physiology, age, health status, and recording conditions can lead to domain shifts between data. These domain shifts often result in decreased model accuracy and reliability, particularly when the model is applied to new data with characteristics different from those it was originally trained on, which is a typical manifestation of negative transfer. To address this, we propose SelectiveFinetuning in this paper. Our method utilizes a pretrained Multi Resolution Convolutional Neural Network (MRCNN) to extract EEG features, capturing the distinctive characteristics of different sleep stages. To mitigate the effect of domain shifts, we introduce a domain aligning mechanism that employs Earth Mover Distance (EMD) to evaluate and select source domain data closely matching the target domain. By finetuning the model with selective source data, our SelectiveFinetuning enhances the model's performance on target domain that exhibits domain shifts compared to the data used for training. Experimental results show that our method outperforms existing baselines, offering greater robustness and adaptability in practical scenarios where data distributions are often unpredictable.
• Abstract（参考訳）: 実用的な睡眠段階分類において、重要な課題は、異なる主題や環境にわたる脳波データの変動である。 生理学、年齢、健康状態、記録条件の違いは、データ間のドメインシフトを引き起こす可能性がある。 これらのドメインシフトは、モデル精度と信頼性を低下させることが多く、特にモデルが元々訓練されたデータとは異なる特徴を持つ新しいデータに適用された場合、これは負の転送の典型的な表現である。 そこで本稿では,SelectiveFinetuningを提案する。 脳波の特徴を抽出するために,予め訓練したMRCNN(Multi resolution Convolutional Neural Network)を用いて,異なる睡眠段階の特徴を抽出する。 ドメインシフトの影響を軽減するため,Earth Mover Distance (EMD) を用いたドメイン整合機構を導入し,対象ドメインと密接に一致するソースドメインデータの評価と選択を行う。 選択的なソースデータでモデルを微調整することにより、SelectiveFinetuningは、トレーニングに使用するデータと比較してドメインシフトを示すターゲットドメインでのモデルの性能を向上させる。 実験結果から,本手法は既存のベースラインよりも優れており,データ分布が予測不可能な現実的なシナリオにおいて,ロバスト性や適応性が向上していることがわかった。

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