論文の概要: Easy Ensemble: Simple Deep Ensemble Learning for Sensor-Based Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04153v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 15:30:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-09 15:21:18.032242
• Title: Easy Ensemble: Simple Deep Ensemble Learning for Sensor-Based Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: 簡単なアンサンブル:センサに基づく人間行動認識のための簡単なディープアンサンブル学習
• Authors: Tatsuhito Hasegawa, Kazuma Kondo
• Abstract要約: センサを用いたヒューマンアクティビティ認識(HAR)のための簡易アンサンブル(EE)を提案する。 EEは、単一のモデルでディープアンサンブル学習を簡単に実装できる。 また,脳波の入力を多様化する手法として,入力マスキングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sensor-based human activity recognition (HAR) is a paramount technology in the Internet of Things services. HAR using representation learning, which automatically learns a feature representation from raw data, is the mainstream method because it is difficult to interpret relevant information from raw sensor data to design meaningful features. Ensemble learning is a robust approach to improve generalization performance; however, deep ensemble learning requires various procedures, such as data partitioning and training multiple models, which are time-consuming and computationally expensive. In this study, we propose Easy Ensemble (EE) for HAR, which enables the easy implementation of deep ensemble learning in a single model. In addition, we propose input masking as a method for diversifying the input for EE. Experiments on a benchmark dataset for HAR demonstrated the effectiveness of EE and input masking and their characteristics compared with conventional ensemble learning methods.
• Abstract（参考訳）: センサベースのヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、モノのインターネットにおける最重要技術である。 生データから特徴表現を自動的に学習する表現学習(har)は、生のセンサデータから関連する情報を解釈し有意義な特徴を設計することが難しいため、主流の手法である。 アンサンブル学習は一般化性能を向上させるための堅牢なアプローチであるが、深層アンサンブル学習にはデータ分割や複数のモデルのトレーニングといった、時間を要する計算コストの高い様々な手順が必要である。 本研究では,単一のモデルにおいて深層アンサンブル学習を容易に実装できるharのためのイージーアンサンブル(ee)を提案する。 さらに,eeの入力を多様化する手段として,入力マスキングを提案する。 HARのためのベンチマークデータセットの実験では、従来のアンサンブル学習法と比較して、EEと入力マスキングの有効性とその特性が示された。

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