arXiv cs.LG· Tianhao Wu, Jiawei Yu, Xiangdong Hu, Xu Wu, Hongyu Wu, Sidharth Anupkrishnan, Amirmohammad Radmehr, Yi Chen Liu, Phuc Nguyen, Yi Wu, Jian Liu·· 7 小时前AI 评分22
EMG-FM-Bench：肌电信号基础模型迁移与适配的综合基准
EMG-FM-Bench: A Comprehensive Benchmark for Foundation Model Transfer and Adaptation on Electromyography
AI 导读
研究者推出 EMG-FM-Bench，统一 20 个公开数据集、超 100 万个 EMG 片段，评测 9 个预训练基础模型在肌电信号上的迁移与适配表现。结果显示，预训练收益因模型而异并非普遍存在，新用户场景下性能下降，五样本适配在 70.2% 的模型-数据集组合上提升 macro-F1，但仅能恢复部分损失性能。
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