QR Code (код быстрого отклика)

Learned-Weight Ensemble Monte Carlo DropBlock for Uncertainty Estimation and EEG Classification

Reliable predictive uncertainty—in particular predictive entropy used at decision time—in motor imagery electroencephalography (EEG)-based brain–computer interfaces (BCIs) is critical for safe real-world operation. Although Monte Carlo dropout and deep ensembles are effective fo...

Полное описание

Сохранить в:
Библиографические подробности
Главные авторы: Pierre Sedi Nzakuna, Vincenzo Gallo, Marco Carratu, Vincenzo Paciello, Antonio Pietrosanto, Aime Lay-Ekuakille
Формат: Artigo
Язык:Inglês
Опубликовано: IEEE 2025-01-01
Серии:IEEE Open Journal of Instrumentation and Measurement
Предметы:
Online-ссылка:https://ieeexplore.ieee.org/document/11271584/
Метки: Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!