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选择性微调：通过选择性领域对齐提升睡眠阶段转移学习
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种选择性微调方法，旨在解决EEG数据在不同受试者和环境下的变异性问题。通过领域对齐机制和地球移动者距离（EMD），该方法显著提升了模型在领域转移数据上的表现，增强了其鲁棒性和适应性。
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关键要点
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本研究提出了一种选择性微调方法，解决EEG数据在不同受试者和环境下的变异性问题。
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该方法通过领域对齐机制和地球移动者距离（EMD）来提升模型表现。
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方法显著增强了模型在领域转移数据上的鲁棒性和适应性。
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研究旨在克服在新数据上应用模型时出现的负转移现象。
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