FOCUS：基于 Mamba-2 的轻量脑电认知负荷分类模型
原文标题：FOCUS: A Lightweight Mamba-2 Model for EEG-Based Cognitive Workload Classification
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该 arXiv 论文提出 FOCUS（频带优化认知负荷超轻 SSM），一个基于 Mamba-2 的紧凑模型，用于数据受限条件下的脑电二分类认知负荷识别。模型用固定 FFT 分解覆盖五个经典脑电频带，结合深度可分离卷积与权重共享的编码器-瓶颈 Mamba-2 结构，仅 0.04M 参数、0.11 GFLOPs。11 名受试者的初步实验中，全数据集准确率 74.75%，GPU 前向延迟 0.08 毫秒。
- 问题
- 数据受限条件下脑电认知负荷二分类识别。
- 方法
- 固定 FFT 分解覆盖五个脑电频带，结合深度可分离卷积与权重共享的 Mamba-2 编码器-瓶颈结构。
- 结果
- 仅 0.04M 参数、0.11 GFLOPs，全数据集准确率 74.75%，GPU 前向延迟 0.08 毫秒
- 影响
- 为可穿戴/高风险场景的实时负荷监测提供极轻量方案，但样本仅 11 人需谨慎。
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