另一方面,FFT CNN模型与其他SOTA模型相比更为有利,甚至在价态等类别上超过了Naser等人的模型等几个基准。这表明FFT模型确实很好地推广到了EEG数据。 结论和建议 首先,可以看出,与FFT CNN模型相比,CWT CNN模型产生的结果较差,平均测试准确率为65%,FFT CNN模型在测试数据集上的平均准确率始终在70%左右。然而,这在...
CNN是一种深度学习模型,通过卷积和池化操作可以有效地提取图像或时频图的特征。CNN可以学习到不同频率和时间尺度上的特征。 多头自注意力机制:为了捕捉时频图中不同位置之间的依赖关系,ST-CNN-MSA引入了多头自注意力机制。自注意力机制是一种能够学习序列或图像中不同位置之间关系的注意力机制。多头自注意力机制可以...