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在这项研究中，我们证明了在电解图（EEG）回归任务上预处理的混合视觉变压器（VIT）模型的应用。最初接受了图像分类任务的训练，但在脑电图数据进行微调时，与其他模型相比，该模型的性能明显增加，包括相同的体系结构VIT训练而没有Imagenet权重。这一发现挑战了模型概括的传统范围，这表明在看似无关的图像数据上预测的变压器模型可以通过适当的精细调整管道为EEG回归任务提供宝贵的先验。这种方法的成功表明，在视觉任务中，VIT模型提取的功能可以很容易地用于EEG预测建模。我们建议不仅在神经科学和相关领域中利用这种方法，而且通常用于数据收集受实际，财务或道德约束限制的任何任务。我们的结果阐明了对任务明显不同的任务的潜力。
VIT2EEG：利用脑电图数据的混合预审前的视觉变压器
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