論文の概要: PSDNorm: Test-Time Temporal Normalization for Deep Learning on EEG Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04582v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 16:20:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 17:59:00.917785
• Title: PSDNorm: Test-Time Temporal Normalization for Deep Learning on EEG Signals
• Title（参考訳）: PSDNorm:脳波信号の深層学習のためのテスト時間時間時正規化
• Authors: Théo Gnassounou, Antoine Collas, Rémi Flamary, Alexandre Gramfort,
• Abstract要約: PSDNormは、Mongeマッピングと時間コンテキストを活用して、ディープラーニングモデルでフィーチャーマップを正規化するレイヤである。 PSDNormは、トレーニング中に見えないデータセットのテスト時間における最先端のパフォーマンスを達成する。 PSDNormはロバスト性を大幅に改善し、20%の難題でF1スコアを著しく高めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.05435596565677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distribution shift poses a significant challenge in machine learning, particularly in biomedical applications such as EEG signals collected across different subjects, institutions, and recording devices. While existing normalization layers, Batch-Norm, LayerNorm and InstanceNorm, help address distribution shifts, they fail to capture the temporal dependencies inherent in temporal signals. In this paper, we propose PSDNorm, a layer that leverages Monge mapping and temporal context to normalize feature maps in deep learning models. Notably, the proposed method operates as a test-time domain adaptation technique, addressing distribution shifts without additional training. Evaluations on 10 sleep staging datasets using the U-Time model demonstrate that PSDNorm achieves state-of-the-art performance at test time on datasets not seen during training while being 4x more data-efficient than the best baseline. Additionally, PSDNorm provides a significant improvement in robustness, achieving markedly higher F1 scores for the 20% hardest subjects.
• Abstract（参考訳）: 分散シフトは、機械学習、特に脳波信号などの生体医学応用において、さまざまな主題、機関、記録装置にまたがる重要な課題である。 既存の正規化レイヤであるBatch-Norm、LayerNorm、InstanceNormは、分散シフトに対処するのに役立つが、時間的信号に固有の時間的依存関係をキャプチャできない。 本稿では,モンジュマッピングと時間文脈を利用して,ディープラーニングモデルにおける特徴写像を正規化するためのレイヤであるPSDNormを提案する。 特に,本手法はテスト時間領域適応手法として機能し,追加のトレーニングを伴わずに分散シフトに対処する。 U-Timeモデルを用いた10のスリープステージデータセットの評価では、PSDNormはトレーニング中に見えないデータセットでテスト時に最先端のパフォーマンスを達成し、最高のベースラインよりも4倍のデータ効率を実現している。 さらに、PSDNormはロバスト性を大幅に改善し、20%の難題でF1スコアを著しく高めている。

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