Bài báo này trình bày một phương pháp cải thiện hiệu quả và độ tin cậy của việc phát hiện động kinh dựa trên EEG bằng cách sử dụng mô hình CNN 1D nhẹ và kỹ thuật cắt tỉa cấu trúc. Mô hình, được huấn luyện bằng kỹ thuật dừng sớm để ngăn ngừa hiện tượng quá khớp, đạt độ chính xác 92,78% và điểm Macro-F1 là 0,8686. Việc cắt tỉa 50% các hạt nhân tích chập đã giảm trọng số và mức sử dụng bộ nhớ xuống 50%, đồng thời vẫn duy trì hiệu suất dự đoán. Độ chính xác tăng nhẹ lên 92,87% và điểm Macro-F1 tăng nhẹ lên 0,8707. Điều này chứng minh rằng kỹ thuật cắt tỉa cấu trúc loại bỏ sự dư thừa và cải thiện hiệu suất khái quát hóa, và khi kết hợp với kỹ thuật dừng sớm, đây là một phương pháp đầy hứa hẹn để cải thiện hiệu quả và độ tin cậy của việc phát hiện động kinh trong môi trường hạn chế về tài nguyên.
