Новый алгоритм метаобучения в новом интерфейсе мозг-компьютер
Метаобучение -- особая, высоко эффективная и сравнительно новая разновидность трансферного обучения. Трансферное обучение в интерфейсах мозг-компьютер (ИМК) начинают использовать для сокращения объема данных, получаемых у нового пользователя для обучения классификатора, за счет использования результатов его обучения на других пользователях. Это очень важно, поскольку крайне затруднительно записывать на каждом новом пользователе большие объемы правильно размеченных данных, критически нужные для хорошего обучения классификаторов, особенно при использовании глубоких нейросетей.
В этом исследовании один из алгоритмов метаобучения, ранее не применявшийся в ИМК, используется для ускорения обучения на новых пользователях классификатора ИМК, оценивающего уверенность пользователя в принятом решении:
We adapted the meta-learning by biased regularisation algorithm to the problem of predicting decision confidence from EEG and EOG data on a decision-by-decision basis in a difficult target discrimination task based on video feeds. The method exploits previous participants’ data to produce a prediction algorithm that is then quickly tuned to new participants. We compared it with with the traditional single-subject training almost universally adopted in BCIs, a state-of-the-art transfer learning technique called Domain Adversarial Neural Networks (DANN), a transfer-learning adaptation of a zero-training method we used recently for a similar task, and with a simple baseline algorithm.
Main results: The meta-learning approach was significantly better than other approaches in most conditions, and much better in situations where limited data from a new participant are available for training/tuning. Meta-learning by biased regularisation allowed our BCI to seamlessly integrate information from past participants with data from a specific user to produce high-performance predictors. Its robustness in the presence of small training sets is a real-plus in BCI applications, as new users need to train the BCI for a much shorter period.
Christoph Tremmel, Jacobo Fernandez-Vargas, Dimitrios Stamos, Caterina Cinel, Massimiliano Pontil, Luca Citi, Riccardo Poli. A meta-learning BCI for estimating decision confidence. J Neural Eng. 2022 Jun 23. https://doi.org/10.1088/1741-2552/ac7ba8
Метаобучение -- особая, высоко эффективная и сравнительно новая разновидность трансферного обучения. Трансферное обучение в интерфейсах мозг-компьютер (ИМК) начинают использовать для сокращения объема данных, получаемых у нового пользователя для обучения классификатора, за счет использования результатов его обучения на других пользователях. Это очень важно, поскольку крайне затруднительно записывать на каждом новом пользователе большие объемы правильно размеченных данных, критически нужные для хорошего обучения классификаторов, особенно при использовании глубоких нейросетей.
В этом исследовании один из алгоритмов метаобучения, ранее не применявшийся в ИМК, используется для ускорения обучения на новых пользователях классификатора ИМК, оценивающего уверенность пользователя в принятом решении:
We adapted the meta-learning by biased regularisation algorithm to the problem of predicting decision confidence from EEG and EOG data on a decision-by-decision basis in a difficult target discrimination task based on video feeds. The method exploits previous participants’ data to produce a prediction algorithm that is then quickly tuned to new participants. We compared it with with the traditional single-subject training almost universally adopted in BCIs, a state-of-the-art transfer learning technique called Domain Adversarial Neural Networks (DANN), a transfer-learning adaptation of a zero-training method we used recently for a similar task, and with a simple baseline algorithm.
Main results: The meta-learning approach was significantly better than other approaches in most conditions, and much better in situations where limited data from a new participant are available for training/tuning. Meta-learning by biased regularisation allowed our BCI to seamlessly integrate information from past participants with data from a specific user to produce high-performance predictors. Its robustness in the presence of small training sets is a real-plus in BCI applications, as new users need to train the BCI for a much shorter period.
Christoph Tremmel, Jacobo Fernandez-Vargas, Dimitrios Stamos, Caterina Cinel, Massimiliano Pontil, Luca Citi, Riccardo Poli. A meta-learning BCI for estimating decision confidence. J Neural Eng. 2022 Jun 23. https://doi.org/10.1088/1741-2552/ac7ba8