論文の概要: Self-supervised Activity Representation Learning with Incremental Data: An Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00619v1
• Date: Mon, 1 May 2023 01:39:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 14:19:22.461415
• Title: Self-supervised Activity Representation Learning with Incremental Data: An Empirical Study
• Title（参考訳）: インクリメンタルデータを用いた自己教師型活動表現学習 : 実証的研究
• Authors: Jason Liu, Shohreh Deldari, Hao Xue, Van Nguyen, Flora D. Salim
• Abstract要約: 本研究では,時系列分類タスクにおける自己教師付き表現学習モデルの利用が及ぼす影響について検討する。 4つの公開データセットにおいて,ラベル付きデータのサイズ,分布,ソースが最終分類性能に与える影響を解析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.782045150068569
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of mobile sensing environments, various sensors on mobile devices continually generate a vast amount of data. Analyzing this ever-increasing data presents several challenges, including limited access to annotated data and a constantly changing environment. Recent advancements in self-supervised learning have been utilized as a pre-training step to enhance the performance of conventional supervised models to address the absence of labelled datasets. This research examines the impact of using a self-supervised representation learning model for time series classification tasks in which data is incrementally available. We proposed and evaluated a workflow in which a model learns to extract informative features using a corpus of unlabeled time series data and then conducts classification on labelled data using features extracted by the model. We analyzed the effect of varying the size, distribution, and source of the unlabeled data on the final classification performance across four public datasets, including various types of sensors in diverse applications.
• Abstract（参考訳）: モバイルセンシング環境では、モバイルデバイス上の様々なセンサーが大量のデータを連続的に生成する。 この絶え間ないデータの解析には、注釈付きデータへのアクセス制限や、絶えず変化する環境など、いくつかの課題がある。 近年の自己教師付き学習の進歩は,ラベル付きデータセットの欠如に対処する従来の教師付きモデルの性能向上のための事前学習段階として活用されている。 本研究では,データを漸進的に利用できる時系列分類タスクに対して,自己教師付き表現学習モデルが与える影響について検討する。 本研究では,ラベルなし時系列データのコーパスを用いて情報的特徴を抽出し,モデルから抽出した特徴を用いてラベル付きデータの分類を行うワークフローを提案し評価した。 各種センサを含む4つの公開データセットにおいて,ラベル付きデータのサイズ,分布,ソースが最終分類性能に与える影響を解析した。

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