运动想象 (MI) 迁移学习系列 (9) : 数据对齐(EA)

运动想象迁移学习系列:数据对齐(EA)

  • [0. 引言](#0. 引言)
  • [1. 迁移学习算法流程](#1. 迁移学习算法流程)
  • [2. 欧式对齐算法流程](#2. 欧式对齐算法流程)
  • [3. 与RA算法进行对比](#3. 与RA算法进行对比)
  • [4. 实验结果对比](#4. 实验结果对比)
  • [5. 总结](#5. 总结)
  • 欢迎来稿

论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8701679

论文题目:Transfer Learning for Brain--Computer Interfaces: A Euclidean Space Data Alignment Approach

论文代码:https://github.com/hehe03/EA/blob/master/main_MI.m

0. 引言

本篇博客重点考虑数据对齐部分,因为其对后续迁移学习的效果影响非常大。

数据对齐有多种方法,如黎曼对齐(Riemannian Alignment, RA)、欧式对齐(Euclidean Alignment, EA)、标签对齐(Label Alignment, LA)、重心对齐(Centroid Alignment, CA) 等。下面重点介绍EA

1. 迁移学习算法流程

迁移学习算法流程如图11所示。可以看到数据对齐的位置所在!!!

2. 欧式对齐算法流程

欧式对齐算法流程如图12所示。其处理源域用户和目标域用户的方式是一样的,所以下面描述中不区分源域用户和目标域用户。假定一个用户有n段EEG样本。EA先计算每段EEG样本的协方差矩阵,再计算这n个协方差矩阵的均值,记为 R ‾ \overline{R} R。对齐矩阵即为 R ‾ − 1 / 2 \overline{R}^{-1/2} R−1/2。对每段EEG样本,左乘 R ‾ − 1 / 2 \overline{R}^{-1/2} R−1/2,得到一个跟原始EEG样本维度相同的样本,用于取代进行所有后续计算,如空域滤波特征提取分类等。EA简单有效,主要原因是对齐之后任意用户的EEG样本协方差矩阵的均值都为单位矩阵,整体分布更加一致。这有点类似迁移学习中经常考虑的最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy, MMD)度量。

3. 与RA算法进行对比

RA与EA对比如图13所示。EA计算更快,无需任何标签信息,并且之后可以搭配任意欧式空间滤波器、特征提取、分类器等,使用更加灵活。实验证明,EA的效果提升也比RA更加明显。

4. 实验结果对比

我们在两个运动想象数据集(MI1、MI2)和一个事件相关电位数据集(ERP)上验证了EA的效果。MI2上的t-SNE可视化如图14所示。第一行中蓝色的点代表来自8个源域用户的数据分布,红色的点目标域用户(用户1)的数据分布。显然,EA对齐之前,源域和目标域数据分布差异很大。EA对齐之后,二者分布非常一致,有利于之后的迁移学习。第二行是用户2作为目标域时的结果,跟第一行结果类似。

5. 总结

到此,使用 数据对齐(EA) 已经介绍完毕了!!! 如果有什么疑问欢迎在评论区提出,对于共性问题可能会后续添加到文章介绍中。

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