标题：一种用于肌电手势识别的多任务学习方法
作者：罗帆1；廖露华2 李海伟2；吴宝剑1 赵炜1 汪周1
作者单位：1 中移（上海）信息通信科技有限公司，上海 200000；2 中国移动四川攀枝花分公司，四川 攀枝花 617000
关键字：肌电手势识别；多任务学习；扩张卷积神经网络；自注意力机制
摘要：当单用户训练的肌电手势识别模型直接应用于新用户时，其准确率会出现显著下降。此外，由于用户间差异的存在，直接使用多用户数据训练通用模型也会导致准确率降低。提出一种新的多任务学习框架，通过协同优化多个相关任务来提升目标任务的性能。框架以融合扩张卷积神经网络与自注意力机制的混合模型为基础结构，具有较强的特征表达能力。设计了基于任务间协作关系的多任务学习策略，即通过为各用户任务分配动态权重，使模型能够聚焦于目标用户任务的关键特征，并利用其他用户任务提供的特征相关性证据优化决策过程。