相关研究与后续进展

该研究在运动想象脑机接口中采用留一类别的分布外检测设置，先在某些类别上训练模型，再观察未见过的新运动类别能否通过不确定性升高被识别；结果显示，由于脑电信号固有的高变异性，许多受试者对熟悉类别的预测不确定性反而高于分布外类别，导致在其他机器学习领域表现良好的多种分布外检测方法在此失效，但分布外检测性能与在任务上的表现相关，深度集成模型和MC-Dropout模型在任务表现高的模型与受试者上可取得在任务AUROC大于0.9、分布外检测能力最高约0.7，说明当任务表现足够高时拒绝陌生认知状态是可行的。