論文の概要: Scene-Adaptive Continual Learning for CSI-based Human Activity Recognition with Mixture of Experts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06447v1
- Date: Thu, 07 May 2026 15:45:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.955035
- Title: Scene-Adaptive Continual Learning for CSI-based Human Activity Recognition with Mixture of Experts
- Title（参考訳）: エキスパートの混在を考慮したCSIに基づく人間活動認識のためのシーン適応型連続学習
- Abstract要約: クラスタ化スペシャリストによるエキスパートのシーン適応混合(SAMoE-C)を提案する。
SAMoE-C(SAMoE-C)は、アテンションベースのセマンティックルータを通じてシーン固有の適応を可能にする、エキスパートの混合システムである。
その結果,SAMoE-Cは予測コストを著しく低く抑えつつ,最先端の精度に近づいた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.152550233971573
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Channel state information (CSI)-based human activity recognition (HAR) is vulnerable to performance degradation under domain shifts across varying physical environments. Continual learning (CL) offers a principled way to learn new domains sequentially while preserving past knowledge, but existing CL solutions for CSI-based HAR scale poorly with accumulating domains, rely on a large replay buffer, or incur linearly growing inference cost. In this letter, we propose Scene-Adaptive Mixture of Experts with Clustered Specialists (SAMoE-C), which formulates cross-domain CSI-based HAR as a mixture-of-experts system that enables scene-specific adaptation, via an attention-based semantic router that activates only selected experts for each input. Moreover, we develop a novel training protocol, which requires only a tiny replay buffer for stabilizing domain discrimination of the router. Experimental results on a four-scene CSI dataset demonstrate that SAMoE-C approaches the state-of-the-art accuracy, while maintaining a significantly lower inference cost. By jointly combining modular experts, selective activation with router and a lightweight training protocol, SAMoE-C enables scalable cross-domain CSI-based HAR deployment with low training overhead and high computational efficiency in real-world settings.
- Abstract（参考訳）: チャネル状態情報(CSI)に基づくヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、様々な物理的環境におけるドメインシフトの下での性能低下に対して脆弱である。
継続学習(CL)は、過去の知識を保存しながら、新しいドメインを逐次学習する原則的な方法を提供するが、CSIベースのHARスケールのための既存のCLソリューションは、蓄積されたドメイン、大きなリプレイバッファ、あるいは不正確な線形に増加する推論コストに依存している。
本稿では,各入力に対して選択した専門家のみを活性化するアテンションベースのセマンティック・ルータを通じて,シーン固有の適応を可能にする,クロスドメインCSIベースのHARを定式化したScene-Adaptive Mixture of Experts with Clustered Specialists (SAMoE-C)を提案する。
さらに、ルータのドメイン識別を安定化させるために、小さなリプレイバッファのみを必要とする新しいトレーニングプロトコルを開発する。
4段CSIデータセットの実験結果から,SAMoE-Cは最先端の精度に近づき,推論コストは著しく低かった。
モジュールの専門家とルータとの選択的アクティベーションと軽量なトレーニングプロトコルを組み合わせることで、SAMoE-Cは、トレーニングオーバーヘッドが低く、現実の環境での計算効率が高い、スケーラブルなクロスドメインCSIベースのHARデプロイメントを可能にする。
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