論文の概要: Benchmarking Positional Encoding Strategies for Transformer-Based EEG Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29754v1
• Date: Thu, 28 May 2026 10:58:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.190875
• Title: Benchmarking Positional Encoding Strategies for Transformer-Based EEG Foundation Models
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた脳波基礎モデルのための位置符号化手法のベンチマーク
• Abstract要約: 監視されたEEGデコーディングモデルは、タスク、主題、データセットをまたいだ一般化に苦慮することが多い。 変圧器は置換不変であるため、明示的な位置情報を必要とする。 我々は、CBraバックボーン内の5つの位置符号化戦略をベンチマークし、それらを線形探索および微調整プロトコルで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9793019246605676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG) is a widely used non-invasive technique for measuring brain activity in brain-computer interface (BCI) applications. Supervised EEG decoding models often struggle to generalize across tasks, subjects, and datasets, motivating transformer-based EEG foundation models trained with self-supervised learning. Since transformers are permutation-invariant, they require explicit positional information. Unlike textual tokens, EEG electrodes are spatially distributed across the scalp, raising the question of how electrode positions should be encoded in transformer-based EEG models. In this study, we benchmark five positional encoding strategies within the CBraMod backbone and evaluate them under linear probing and fine-tuning protocols on motor imagery classification and emotion recognition. Our results show that no single strategy consistently outperforms across tasks. Spherical Positional Encoding (SPE) yields strong representations for motor imagery but underperforms on emotion recognition, while Asymmetric Conditional Positional Encoding (ACPE) demonstrates more consistent performance across tasks. These findings suggest that the optimal positional encoding strategy is task-dependent, with no universal solution across EEG decoding scenarios.
• Abstract（参考訳）: 脳波検査(EEG)は脳-コンピュータインターフェース(BCI)アプリケーションにおいて脳活動を測定するために広く用いられる非侵襲的手法である。 監視された脳波復号モデルは、タスク、主題、データセットをまたいだ一般化に苦慮し、自己教師付き学習で訓練されたトランスフォーマーベースの脳波基礎モデルを動機付けている。 変圧器は置換不変であるため、明示的な位置情報を必要とする。 テキストトークンとは異なり、EEG電極は頭皮全体に空間的に分散し、トランスフォーマーベースのEEGモデルで電極位置がエンコードされるべきかどうかという疑問を提起する。 本研究では、CBraModバックボーン内の5つの位置符号化戦略をベンチマークし、運動画像分類と感情認識に関する線形探索および微調整プロトコルで評価する。 以上の結果から,タスク間では,ひとつの戦略が一貫して優れていないことが示唆された。 SPE(Spherical Positional Encoding)は、運動画像に対して強い表現を与えるが、感情認識において性能が劣る一方、ACPE(Asymmetric Conditional Positional Encoding)はタスク間でより一貫したパフォーマンスを示す。 これらの結果から, 最適位置符号化戦略はタスク依存であり, 脳波復号のシナリオに共通解は存在しないことが示唆された。

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