运动想象 (MI) 迁移学习系列 (3) : MSFT

论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1746809422005249#aep-article-footnote-id1
论文题目：Excellent fine-tuning: From specific-subject classification to cross-task classification for motor imagery
论文代码：暂未找到

0. 引言

随着深度学习的普及，基于特征提取器和分类器的运动意象脑电图（MI-EEG）识别表现良好。然而，大多数模型提取的特征没有足够的区分性，仅限于特定主题分类。我们提出了一种新的模型，基于度量的空间滤波变压器（MSFT），该模型利用加性角裕量损失来强制实施深度模型，以提高类间可分离性，同时增强类内的紧凑性。此外，在模型中应用了一种称为脑电图金字塔的数据增强方法。

1. 主要贡献

1. 基于微调的算法具有加性角裕度损失，可以解耦特征提取器和分类器的训练，以提取更具通用性和辨别性的特征。
2. 提出了一种新的数据增强方法，即脑电图金字塔，它可以从脑电图中的多个时间窗口探索局部信息。
3. 该方法不仅在特定主题分类方面优于近年来许多流行的算法，而且无缝地适应了跨主题甚至跨任务的分类。

2. 数据增强方法

本文提出了一种数据增强方法：脑电图金字塔。脑电图金字塔结构的主要操作流程如下图所示：

主要包含以下操作步骤：

1. 记原始脑电信号为 $（S,T）$。 其中，$S$ 表示脑电通道数，$T$ 表示脑电信号采集时间(数据点个数)。
2. 将原始信号记为第0层，依次对下一层信号进行上采样。上采样率为：$1+\frac{l(m-1)}{c-1}$。其中，$m$表示上采样率，$c$表示金字塔层数。使用SciPy 库 signal.resample 来实现上采样。
3. 用连续的$T$数据点随机截取每层的脑电样本。
4. 将截获的所有层的脑电图堆叠在新的第三维空间（空间维度为c）中，作为脑电图金字塔样本。
5. 由于截取的随机性，试验脑电图数据可以生成多个不同的脑电图金字塔样本。我们将此样本增强参数标记为 M。

3. 基于度量的空间滤波转换器

通过空间滤波将脑电图原始数据转化为中间时空表示，然后通过脑电图金字塔作为ViT的输入，转化为时空金字塔样本。作为特征提取器，ViT 输出一组高级判别特征，这些特征通过加性角裕量损失进行优化。训练特征提取器后，继续训练多层感知器 （MLP） 作为分类器。完整的 MSFT 过程图 2 所示。

（a） 空间滤波将脑电图原始数据转换为时空金字塔样本。
（b） 基于度量的脑电图ViT包括特征提取器和分类器。
（c）ArcFace损失提高了类间的可分离性，有利于提高分类精度。

3.1 空间过滤

按照论文内容的意思：这里的空间滤波就是一个OVR-CSP结构，就不再展开说了。

3.2 脑电图ViT

深度模型EEG ViT由三部分组成：段嵌入层、变压器编码器层和分类头层。输入通过线段嵌入层转换为具有特定形状的嵌入（存在困惑，不知道为啥非要这样做？）。然后，通过变压器编码器层提取隐藏特征，通过平均得到e区分特征;同时，存在基于指标的损失，以增强类内紧密性和类间差异。训练完两层后，我们冻结两层的参数，继续训练分类头层。

3.2.1 变压器编码器层

变压器编码器层结构如下所示：

3.2.2 基于度量的损失函数

基于指标的损失函数 ArcFace 损失派生自 Softmax loss。Softmax loss表示如下：

传统的 Softmax loss 在应用于分类时，并没有明确优化深度特征，以加强类内相似性和类间差异。而ArcFace损失的计算公示如下所示：

softmax 损失在嵌入决策边界的可分离特征上产生明显的模糊性，而 ArcFace 损失显然可以在最接近的类之间强制执行更明显的间隙，如图 4 所示。

4. 实验结果

4.1 消融实验

消融实验结果如下表所示：

1. 无空间滤波：我们直接将脑电图原始数据发送到脑电图金字塔后给脑电图ViT，后续过程保持不变。
2. ResNet18 特征提取器：如果直接省略 EEG ViT 的处理，则无法提取深层特征。因此，我们使用另一个高效的主干网 ResNet 来提取特征。基于 ResNet 庞大的参数和较长的训练时间，最轻量级的 ResNet18 有足够的深度信息挖掘能力。
3. 变压器编码器编号（r = 1 和 r = 5）：变压器编码器的数量表示网络深度。我们探讨了变压器编码器模块的深度对结果的影响。
4. 无 ArcFace 损失：我们移除了 ArcFace 损失模块，这样提取的特征就不需要等待训练完成才发送到分类器。换句话说，特征提取器和分类器处于同一训练阶段。

结果表明，空间滤波对解码确实有很大的正向作用，其空间增强有助于特征更具判别性。此外，在我们的方法中，EEG ViT作为特征提取器是比ResNet更好的骨干。 变压器中的注意力机制更适合解码脑电图等时间序列数据。变压器的深度对解码性能有轻微影响。但是，这并不意味着网络越深，分类精度就越高。ArcFace损失对结果的明显影响表明，它促进了深层特征的类内聚类和类间差异。

4.2 基线任务对比

为了突出我们方法的有效性，在IV-2a和IV-2b数据集上与一些特定受试者的基准方法进行了比较，如表2所示。

4.3 跨主体

跨主体训练需要使用一个主体的数据训练 ArcFace 损失中的段嵌入层、transformer 编码器层和参数，然后修复这些参数，然后使用另一个主体的数据微调分类头层。
跨主体训练包含两个训练步骤：训练特征提取器是第一个训练阶段，微调分类头是第二个训练阶段。我们使用一个受试者的数据进行第一阶段的训练，然后分别使用其他受试者的数据完成第二阶段的训练。在IV-2a数据集上获得的结果如图6所示。

从结果可以看出，除了平均准确率为56.88%的跨受试者4外，其他跨受试者结果均超过60%。

5. 总结

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