講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-07-03 10:45
An Idea about Pretraining in EEG Domain ○Xianhua Su(Univ. Yamanashi/HDU)・Wanzeng Kong・Xuanyu Jin(HDU)・Teruki Toya・Kenji Ozawa(Univ. Yamanashi) EA2023-15 |
抄録 |
(和) |
EEG領域における事前学習は、現在教師なし学習で行われているため、このアプローチは20 s以上のデータに対してのみ使用可能である。そこで、著者は、脳波データセットに関する基本的な情報をラベルとして使用することで、前処理を行うという新しいアプローチを提案する。ここで脳波データセットに関する基本的な情報とは、データセット間、異なる被験者間、同じ被験者の異なる時間帯を区別する情報を含む。この方法は、2~3 s の短区間信号の分析に利用可能である。さらに、この事前学習法を適応させるために、EEGNetの畳み込み層の一部を変更して得られたResidual EEGNetを使用する。このように深層学習モデルを改良することで、より多くの用途に適用可能とした。 |
(英) |
Given that pre-training in the EEG domain is currently performed using unsupervised training, this approach can currently only be used to pretrain data longer than 20 s. Therefore, we propose a novel approach to pretraining: it uses some basic information about EEG datasets as a label for pre-training, including information that distinguishes between different datasets, between different subjects, and between different time periods of the same subject. This method can be used to analyze short time periods of 2 to 3 s. Furthermore, to adapt this pretraining method, the Residual EEGNet, obtained by changing a part of convolutional layers of the EEGNet to residual layers, which in turn improves the deep learning model, is more applicable under this pretraining approach. |
キーワード |
(和) |
脳波 / 事前学習 / 残差ニューラルネットワーク / / / / / |
(英) |
EEG / pre-training / residual neural networks / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 95, EA2023-15, pp. 58-63, 2023年7月. |
資料番号 |
EA2023-15 |
発行日 |
2023-06-25 (EA) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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EA2023-15 |