运动想象迁移学习系列:数据对齐（EA）
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，红色的点是目标域用户（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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标签：EA,MI,用户,算法,RA,对齐,迁移 From： https://blog.csdn.net/qq_36758270/article/details/136664683