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摘要 — 研究和开发新的机器学习技术来增强脑机接口 (BCI) 的性能一直是研究人员感兴趣的领域。开发稳健且通用的分类器一直是 BCI 在实际应用中的重要要求之一。EEGNet 是一个紧凑的 CNN 模型，据报道它可以推广到不同的 BCI 范式。在本文中，我们旨在通过采用神经结构化学习 (NSL) 进一步改进 EEGNet 架构，该学习利用数据中的关系信息来规范神经网络的训练。这将允许 EEGNet 做出更好的预测，同时保持输入的结构相似性。除了更好的性能之外，EEGNet 和 NSL 的组合更加稳健，适用于较小的训练样本，并且需要单独的特征工程，从而节省计算成本。所提出的方法已经在两个标准运动图像数据集上进行了测试：第一个是来自格拉茨大学的两类运动图像数据集，第二个是来自 2008 年 BCI 竞赛的 4 类数据集 2a。准确性表明，我们结合 EEGNet 和 NSL 的方法优于单一 EEGNet 模型。
使用 EEGNet 和神经网络进行单次试验脑电图分类 ...
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