基於 ErrP 的修正與適應

基於 ErrP 的適應，把解碼出的錯誤相關電位當作內部產生的監督訊號，使 BCI 得以在無外部標籤的情況下改善。最簡單的修正形式中，動作後偵測到 ErrP 便使系統否決或反轉該動作；在學習形式中，ErrP 將剛作出的決策重新標記為錯誤並驅動參數更新，實質上讓解碼器得以取用使用者自身的錯誤監控。由於教導訊號是使用者的大腦反應、而非實驗者的按鍵，這使得在日常使用中自我校準成為可能，並自然銜接到把 ErrP 當作負向獎勵的強化學習式表述。

此方法承襲了 ErrP 解碼的脆弱性。偵測錯誤會擴散：漏掉的 ErrP 使真實失誤未獲修正，而誤報的 ErrP 則破壞正確動作，或把壞標籤注入更新之中。由於這些標籤接著餵入適應，一旦 ErrP 可靠度下降，此機制可能進入自我強化的失效模式。因此實用系統會依偵測信心對 ErrP 導出的標籤加權、與其他證據結合，並限制任一推斷出的錯誤能使解碼器移動多少。