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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
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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该研究使用功能性近红外光谱（fNIRS）监测脑活动。
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通过深度学习解决fNIRS数据的分类挑战。
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当前fNIRS网络在预测训练数据方面效果显著，但对异常数据识别不佳。
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研究提出将度量学习和监督方法融入fNIRS研究，以提高异常数据识别能力。
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该方法在实验中显著提升了各种fNIRS网络的性能，尤其是基于transformer的网络。
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研究结果显示该方法提高了网络的可靠性。
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实验数据将在GitHub上提供。
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