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自监督学习增强变压器在 PPG 信号伪迹检测中的鲁棒性和效能
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究发现传统机器学习方法在伪迹检测方面优于基于Transformer模型的方法。自我监督学习能够增强Transformer模型的表示学习能力，提高伪迹分类的稳健性。对比学习是最稳定且性能最优的SSL技术，适用于小规模PPG数据集。引入新的对比损失函数有助于提高伪迹分类性能。该研究证实了SSL在利用未标记数据方面的效果，并有望在注释数据有限的PICU环境中应用。
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关键要点
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传统机器学习方法在PPG信号伪迹检测方面优于基于Transformer模型的方法。
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自我监督学习能够从未标记数据中提取潜在特征，并增强Transformer模型的表示学习能力。
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对比学习是表现最稳定且性能最优的自我监督学习技术，适用于小规模PPG数据集。
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引入新的对比损失函数有助于提高伪迹分类性能，优化训练过程。
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研究证实了自我监督学习在利用未标记数据方面的效果，特别是在PICU环境中的应用潜力。
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