論文の概要: Ensemble Distribution Distillation for Self-Supervised Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08225v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 01:55:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.286581
• Title: Ensemble Distribution Distillation for Self-Supervised Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: 自己監督型人間行動認識のためのアンサンブル分布蒸留法
• Authors: Matthew Nolan, Lina Yao, Robert Davidson,
• Abstract要約: 本稿では,HAR(Human Activity Recognition)のための自己教師型学習フレームワークにおける,EDD(Ensemble Distribution Distillation)の新たな応用について検討する。 ラベルのないデータと部分的に教師付きトレーニング戦略を利用することで,予測精度の向上,不確実性の評価,対向的摂動に対するロバスト性の向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.389902854768906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Human Activity Recognition (HAR) has seen significant advancements with the adoption of deep learning techniques, yet challenges remain in terms of data requirements, reliability and robustness. This paper explores a novel application of Ensemble Distribution Distillation (EDD) within a self-supervised learning framework for HAR aimed at overcoming these challenges. By leveraging unlabeled data and a partially supervised training strategy, our approach yields an increase in predictive accuracy, robust estimates of uncertainty, and substantial increases in robustness against adversarial perturbation; thereby significantly improving reliability in real-world scenarios without increasing computational complexity at inference. We demonstrate this with an evaluation on several publicly available datasets. The contributions of this work include the development of a self-supervised EDD framework, an innovative data augmentation technique designed for HAR, and empirical validation of the proposed method's effectiveness in increasing robustness and reliability.
• Abstract（参考訳）: HAR(Human Activity Recognition)は、ディープラーニング技術の採用によって大きな進歩を遂げてきたが、データ要求、信頼性、堅牢性の点で課題は残る。 本稿では,これらの課題を克服することを目的とした自己教師型HAR学習フレームワークにおいて,EDD(Ensemble Distribution Distillation)の新たな応用について検討する。 ラベルのないデータと部分的に教師付きトレーニング戦略を利用することで,予測精度の向上,不確実性の推定,敵の摂動に対する堅牢性の向上を実現し,推論における計算複雑性を増大させることなく,現実のシナリオにおける信頼性を著しく向上させる。 いくつかの公開データセットを評価することでこれを実証する。 本研究の貢献は、自己監督型EDDフレームワークの開発、HAR用に設計された革新的なデータ拡張技術、ロバスト性と信頼性の向上における提案手法の有効性の実証的検証などである。

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