all_patch_reps 分类器参数量过大

Dr. Wang 您好，非常感谢您在脑电大模型领域的贡献。我在复现FACED数据集微调的过程偶然中发现了一个情况，使用all_patch_reps 分类器时能够获得较好的效果，但是分类器本身的参数量达到了约128.4M params (占模型总参数量96.3%)。

- 这个参数量的来源主要是由于Classifier的input维度为 32 channels * 10 time patches * 200 

- 造成Classifier第一层有：**64000 × 2000 ≈ 128,000,000** (再加上bias) 的参数。

请问这是有意设计的吗？能否给出一些减少classifier参数量的建议？