轻量模型

EEGNet：在公开 EEG 数据集上的结果

EEGNet 是面向基于 EEG 的脑机接口的紧凑型卷积神经网络，由 Lawhern 等人（美国陆军研究实验室）提出，发表于 Journal of Neural Engineering（2018），原文在 P300、ERN、MRCP 和 SMR 数据上做了测试。网络依次使用时间卷积、深度（depthwise）空间卷积和可分离（separable）卷积，最后接 softmax 分类器。

又称 EEGNet · EEGNet-8,2 · EEGNet-4,2 · EEGNetv4 · Lawhern et al. 2018

参考文献 Lawhern VJ, Solon AJ, Waytowich NR, Gordon SM, Hung CP, Lance BJ. EEGNet: a compact convolutional neural network for EEG-based brain–computer interfaces. Journal of Neural Engineering 15(5):056013, 2018. ↗

目录状态：已评测 · 官方代码 ↗ · 本站使用的实现 ↗ · 简介来源 arxiv.org · doi.org · pubmed.ncbi.nlm.nih.gov · github.com

已发布的结果

按数据集分组。只在组内比较：跨组时任务、队列、随机水平与电极布局都会变。

ds003810 · 核心矩阵 · 运动想象与静息

连同协议阅读：核心矩阵（首页） · 随机水平 50.0% · experiments.json

方法	条件	指标	数值	被试
EEGNet	Rest versus right-hand imagery	平衡准确率	71.0%65.0%–76.3%	10

EEGMAT · 核心矩阵 · 心算与静息

连同协议阅读：核心矩阵（首页） · 随机水平 50.0% · experiments.json

方法	条件	指标	数值	被试
EEGNet	Serial subtraction versus resting EEG	平衡准确率	67.6%62.8%–72.5%	36

BETA · 核心矩阵 · SSVEP，8 通道

连同协议阅读：核心矩阵（首页） · 随机水平 2.5% · experiments.json

方法	条件	指标	数值	被试
EEGNet	40 visual targets · 8 posterior electrodes	平衡准确率	55.8%50.1%–61.3%	70

BETA · 核心矩阵 · SSVEP，4 通道

连同协议阅读：核心矩阵（首页） · 随机水平 2.5% · experiments.json

方法	条件	指标	数值	被试
EEGNet	40 visual targets · 4 posterior electrodes	平衡准确率	44.1%38.6%–49.6%	70

ds006593 · 核心矩阵 · P300 目标 ERP

连同协议阅读：核心矩阵（首页） · 随机水平 50.0% · experiments.json

方法	条件	指标	数值	被试
EEGNet	Visual target versus nontarget events	平衡准确率	53.3%51.7%–54.9%	21

TMNRED / ds005383 · 核心矩阵 · 语义目标 ERP

连同协议阅读：核心矩阵（首页） · 随机水平 50.0% · experiments.json

方法	条件	指标	数值	被试
EEGNet	Reading · target versus nontarget events	平衡准确率	61.4%58.9%–64.0%	30

EESM19 scalp subset · 核心矩阵 · 睡眠分期

连同协议阅读：核心矩阵（首页） · 随机水平 20.0% · experiments.json

方法	条件	指标	数值	被试
EEGNet	Five stages · balanced scalp-EEG sample	平衡准确率	56.5%54.9%–58.3%	20

ds005342 · 核心矩阵 · 空闲与指令

连同协议阅读：核心矩阵（首页） · experiments.json

方法	条件	指标	数值	被试
EEGNet	Seated motor imagery · cue-gated replay	指令检出率 ≤3 秒	1.7%	4
EEGNet	Seated motor imagery · cue-gated replay	空闲误触发率	0.0%	4

Wearable SSVEP BCI dataset (dry and wet electrodes) · 干湿电极传感器迁移

连同协议阅读：干电极与湿电极 · deployment-topics.json

EEGNet · 湿电极训练，湿电极测试

75.0% (70.3%–79.5%)

EEGNet · 湿电极训练，干电极测试

45.6% (40.5%–50.8%)

EEGNet · 干电极训练，湿电极测试

64.0% (59.1%–68.8%)

EEGNet · 干电极训练，干电极测试

56.8% (51.9%–61.6%)

平衡准确率，4 个配置。 点为估计值，横线为 95% 区间，虚线为随机水平（发布数据中有记录时）。

方法	条件	指标	数值	被试
EEGNet	湿电极训练，湿电极测试	平衡准确率	75.0%70.3%–79.5%	102
EEGNet	湿电极训练，干电极测试	平衡准确率	45.6%40.5%–50.8%	102
EEGNet	干电极训练，湿电极测试	平衡准确率	64.0%59.1%–68.8%	102
EEGNet	干电极训练，干电极测试	平衡准确率	56.8%51.9%–61.6%	102

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