1. 确认代码版本和相关库的版本是否与论文中使用的版本相同。
2. 确认代码中的超参数（如滤波器数目、滤波器长度、步幅等）是否与论文中的相同。
3. 确认数据的预处理方法是否与论文中描述的相同。例如，数据是否被归一化或从特定范围中提取。
4. 如果在数据预处理过程中使用了工具包，请检查其版本，因为很多工具包在更新版本后实际上会更改算法或库内的实现方式。
5. 确认是否使用了相同的训练集和测试集，并检查与论文相同的训练模式（如随机化架构，随机化数据）是否实现正确。
6. 如果代码经过了以上检查步骤仍存在问题，可以寻求其他相关论文的代码和实现来与自己的代码进行对比或能够清理代码中的错误。

以下是代码示例：

import numpy as np
import keras
from EEGModels import EEGNet

# 设定超参数和数据处理方法
n_filters = 64
filter_length = 128
strides = 16
f1, f2, d = 8, 16, 2
timesteps, chans, samples = 10, 64, 256
dropout_rate = 0.25
model = EEGNet(nb_classes=2, Chans=chans, Samples=samples, dropoutRate=dropout_rate, kernLength=filter_length, F1=f1,
                D=d, F2=f2, dropoutType='Dropout')

# 加载数据，并从数据中去除不必要的元素并做归一化处理

# 训练模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['