JohnBoxAnn
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3 months ago @DrugLover Sorry, 因为已经不做学术了，我很久没看github 这个工作主要有4点 1、把FBCSP算法的稀疏约束/正则化改进引入到神经网络中，以期待其有更好的解释能力。 2、用一些可视化的方法，对理论上可能存在的时间、频率、空间特征提取layer进行分析。根据论文里的图像，我是认为这个结构的模型存在这种特征学习的机制。 3、用一些模型训练checkpoint、stop的时机，和模型集成，进一步提高一些准确率。单独模型的修改，和原始EEGNet相比提升并不大，而训练速度慢很多。 4、最后就是写了这个研究框架。其实还有一个用transformer的后续，碍于bci数据量实在太少没什么结果。这个代码是从大的代码里摘出来的。
数据问题，我应该是做过数据预处理，包括滤波、降采样、去离群值、取窗口啥的。应该没有别的了，印象很深的是研究了很长时间有序ICA最后放弃了。最终用了哪些记不清了，如果你还需要，我找时间找找matlab源代码。
效果问题，一个被试的模型只能用于该被试，如果用其他被试的测试集，降10%都是少的，我认为这是bci信号的非平稳性。你做过bci数据的采集就知道，被试之间差异巨大，要能找到通用模型那就是杀死比赛的成果了。
Can you explain what did you do in your method? I didn't find this part in your paper. And in you data, it's different from raw data. I'm curious about it cuz I put raw data in your model and found the accuracy is about 10% lower than yours.