GRFNet开源轻量多通道EEG模型
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GRFNet开源轻量多通道EEG模型
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AI 综述
joekrry开源了面向多通道脑电图时序分类的GRFNet PyTorch实现并征求社区意见。其默认配置为22通道、4类，仅含3847个参数，支持任意输入长度并可自适应采样率。 该模型结合空间滤波、以随机冻结为主的膨胀卷积、可学习门控和分类头。作者拟在PhysioNet EEGMMIDB数据集上与EEGNet、ShallowConvNet对比，并进行消融实验和速度基准测试；目前尚无相关测试结果公布。
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最新进展11月8日 13:13
GRFNet：面向 EEG 多通道时序分类的 3847 参数轻量 PyTorch 模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月8日
- AGI HuntGRFNet：面向 EEG 多通道时序分类的 3847 参数轻量 PyTorch 模型
GRFNet 是一款面向多通道 EEG 时序分类的轻量 PyTorch 模型，默认配置仅 3847 个参数，并支持任意输入长度和自适应采样率。模型结合空间滤波、随机冻结为主的膨胀卷积、可学习门控及分类头，拟在 PhysioNet EEGMMIDB 上与 EEGNet、ShallowConvNet 对比，并开展消融与速度基准测试。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。