跨被试跨时段稳定识别
该网络通过原型对比学习与条件域对抗，在脑电数据分布变动下保持高识别精度，相比常规域自适应方法有效减少负迁移。
Li, Donglin · Xu, Jiacan · 张宇献 · 马大中 · 王建辉
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2024
通过原型对比学习在共享嵌入空间中编码和比较语义结构，实现自监督特征对齐，从而减轻负迁移问题，提高跨域分类的可靠性。
域内原型对比学习捕获并比较类别级语义结构与学习到的表示，促使相似特征聚集，从而提升特征区分度，利于后续分类。