Garmin 255 Music的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

克服人體多樣性對腦電圖與身體姿態分析影響之轉移式學習技術

為了解決Garmin 255 Music的問題，作者鄭博元 這樣論述：

近年來，基於腦電圖（Electroencephalogram）的被動式腦機介面（Brain-computer Interfaces）為現實世界中的神經監測（Neuromonitoring）技術提供了很大的進步。但是，有兩個主要的挑戰阻礙了腦機介面的發展。首先，人類的多變性嚴重降低了腦機介面的實用性，因為每個人的腦波特徵都不同，因此用戶在每次使用前必須先執行複雜的校準過程。其次，腦電圖數據集的缺乏限制了機器學習和深度學習技術的潛力，因為學習效果取決於訓練數據的充分性。本研究提出了三個基於轉移學習（Transfer learning）的方法來解決腦機介面領域面臨的挑戰，並且實驗於不同的腦機介面數

據集。第一個方法提出了一種實例轉移（Instance transfer）的方法來監測清醒度。與相似的方法相比，此研究所提出之方法的預測準確性提高了16％，並且少使用40％的訓練資料。第二個方法提出了一種用於意象訓練的模型轉移（Model transfer）方法。此方法利用了深度學習的特色，並且可以將學習到的知識轉移給新用戶。第三個方法提出了一種用於在睡眠姿勢監視系統上的自動標記法（Auto-labeling）。結果顯示此系統在跨使用者跟相同使用者的實驗中均可達到約70％的預測準確度。