研究发现运动想象脑机接口难以识别未学过的动作类别
研究测试了7种检测方法，考察运动想象脑机接口能否识别训练时未见过的动作类别，而不是将其强行归入已知类别。结果发现，对许多用户而言，模型面对熟悉类别时的不确定性甚至高于陌生类别，因此多种在其他机器学习领域有效的方法在这里表现不佳。研究还发现，陌生类别检测表现与已知任务表现相关：深度集成和蒙特卡洛Dropout模型的任务分类AUC达到0.9，分布外检测能力最高达0.7。作者认为，对任务表现较好的模型和受试者，拒绝不熟悉的认知状态具有可行性。