EEG-DLite: Datenverdichtung für effizientes Training großer EEG-Modelle
Ein neues Verfahren namens EEG‑DLite verspricht, das Training großer EEG‑Fundamentmodelle deutlich ressourcenschonender zu gestalten. Durch gezielte Entfernung von Rauschen und redundanten Proben aus riesigen EEG‑Datensätzen wird die Datenmenge drastisch reduziert, ohne die Vielfalt zu verlieren.
