自我重校準（半監督適應）

自我重校準使解碼器對齊於非平穩的神經訊號，而不必要求使用者停下來執行明確的校準任務。它以間接方式取得適應所需的標籤：在目標由外部已知時，取自脈絡（回溯性目標估計）；把解碼器自身高信心的輸出，當作期望最大化迴圈中的偽標籤；或在完全無標籤下，透過分布對齊，把進入的特徵重新置中或重新縮放以吻合參考——包括對協方差特徵的黎曼重置中，以及其他領域適應技術。

其吸引力在於消除每日校準負擔（那原本箝制著 BCI 的實用），危險則是確認偏誤。當偽標籤來自解碼器自身的預測時，一個已開始漂移的解碼器，會產生與其漂移相符的標籤而加以強化，因此一個不設防的自我重校準迴圈，可能緩緩偏離良好表現。健全的設計以下列方式減緩之：信心門檻、能暫停或重置適應的分布漂移偵測、錨定於可信賴的參考模型，以及一開始就不依賴解碼器正確與否的免標籤對齊方法。