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域漂移下心跳分类的混合不对称三训练( Mixup Asymmetric Tri-training for Heartbeat Classification Under Domain Shift )
J Li G Wang M Chen Z Ding H Yang
由于心电信号的波形和特征具有很大的可变性，开发全自动（即不需要专家协助）的心跳分类算法并在域移数据上具有令人满意的性能仍然具有挑战性。在这封信中，我们提出了一种新的混合非对称三训练(MIAT)方法来提高心跳分类器在域移位场景下的泛化能力。首先，我们建立了一个基于心电的三分支CNN模型，包括一个共享特征编码器和三个分支网络。接下来，为了逐步获得目标鉴别特征，在每个域自适应周期中非对称地训练三分支CNN，其中两个分支用于为目标域样本分配伪标签，第三个分支在这些伪标签的目标样本上训练。此外，三种混合正则化被结合到训练过程的不同阶段。在MITDB和SVDB上的实验结果表明，所提出的MIAT方法在F1宏评分方面优于现有方法，并且证明了每种混合正则化方法的有效性。
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