简单却行之有效：重新思考 fNIRS 在排除异常输入中的深度学习能力

该研究使用fNIRS监测脑活动并通过深度学习解决数据分类挑战。研究发现fNIRS网络在预测训练数据方面效果显著，但对于排除异常数据表现不佳。研究提出了将度量学习和监督方法融入fNIRS研究的方法，以提高网络的异常数据识别能力。实验结果显示该方法在各种fNIRS网络中明显提升性能，尤其是基于transformer的网络，可靠性得到了巨大改进。