该模型同时捕捉脑电信号在时间、空间和频率域的高层次信息，并通过自适应学习减少个体差异，从而提升情感识别的准确性。
李睿 · Zhang, Junsong
Brain Informatics 2024
同时考虑不同时间窗口的神经振荡变化和脑区之间的拓扑结构，捕捉时空频域的高层次信息，提升识别精度。
采用最小类别混淆损失减少主观评分与预定义标签之间的不一致，增强模型对噪声标签的鲁棒性。
提出深度和浅层特征动态对抗学习，计算源域和目标域之间的距离，有效提升跨受试者情感识别性能。