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Selective Fine-Tuning: Enhancing Transfer Learning in Sleep Staging through Selective Domain Alignment
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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，利用地球移动者距离（EMD）选择匹配的源领域数据，从而提高模型在受领域转移影响的数据上的表现，增强鲁棒性和适应性。
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关键要点
- 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。
- 该方法通过领域对齐机制，利用地球移动者距离（EMD）选择匹配的源领域数据。
- 选择性微调方法提高了模型在受领域转移影响的数据上的表现，增强了鲁棒性和适应性。
- EEG数据的变异性主要源于生理差异、年龄、健康状况和记录条件等因素。
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