DeWave的训练流程主要分为三个阶段:1）自监督编码器预训练（仅原始EEG脑磁波)，这一阶段会先训练一个脑电波自编码模型，输入原始EEG波形，通过重建实现自监督。这样可以提取有用的时域和频域特征。
而在这些复杂的信号中提取有用的信息，就是AI能产生作用的地方了。
HawkEye被设计成一款工具包，可以更快速地识别和解决AI模型中的问题，包括模型降级、产生幻觉或开始做出不规律的预测。相较于以往在Meta进行的专业知识和大量手动分析的调试机器学习过程，HawkEye采用了一种主动的方式，通过引入防护栏和自动诊断，将从检测问题到实施修复的时间大大缩短。
Meta的研究人员解释说:“HawkEye实施了一个决策树，简化了这个流程，同时构建了连续的仪器化和分析层的必要组件以构建这棵树。 HawkEye使用户能够高效地浏览决策树并快速确定复杂问题的根本原因。因此，HawkEye大大减少了调试复杂生产问题的时间，简化了操作工作流程，并使非专业人员能够以最小的协调和协助解决复杂问题。”
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