論文の概要: Separating Expert Retention from Autonomous Source Inference in Raw-ECG-Replay-Free Continual ECG Deployment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01674v1
- Date: Thu, 02 Jul 2026 03:57:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.656172
- Title: Separating Expert Retention from Autonomous Source Inference in Raw-ECG-Replay-Free Continual ECG Deployment
- Title（参考訳）: RAW-ECG-Replay-free Continual ECG Deploymentにおける自律的ソース推論からのエキスパート保持の分離
- Authors: Yufan Lu, Xinhui Liu, Chenyang Xu, Yuxi Zhou, Hao Wang, Shenda Hong,
- Abstract要約: マルチソースのECGデプロイメントでは、生のECGを保持または再生できない場合、モデルは新しいデータソースを組み込む必要がある。
凍結した1024次元のECG特徴に基づいて構築された専門銀行であるFounderoursを通じて、この区別について研究する。
検証基準付きマージンルールは、単一のルートの専門家にコミットするのではなく、最も可能性の高い2人の専門家を混乱させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.39674526902019
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In multi-source ECG deployment, models may need to incorporate new data sources when earlier raw ECGs cannot be retained or replayed. Freezing a pretrained backbone and assigning each source an isolated classifier prevents parameter interference, but deployment still requires selecting an expert when source metadata are unavailable. We study this distinction through \ours{}, an incremental expert bank built on frozen 1024-dimensional ECGFounder features. Each arriving domain adds a balanced-softmax linear expert, while a lightweight router is fitted only on retained training features and domain labels from sources observed so far. A validation-calibrated margin rule fuses the two most likely experts instead of committing to a single routed expert. On CPSC, PTB-XL, Georgia, and Chapman-Shaoxing, source-aware expert selection reaches $0.7915\pm0.0036$ Macro-F1 and a matched offline independent-head reference reaches $0.7885\pm0.0009$, supporting strong source-aware expert retention. Without source IDs, an MLP router reaches $0.7756\pm0.0027$ and top-2 margin fusion reaches $0.7782\pm0.0022$. The top-2 gain over hard MLP routing is small ($+0.0026$), with a 95\% confidence interval from paired bootstrap that includes zero. Across three domain orders, the top-2-to-oracle gap remains $0.0111$--$0.0133$, identifying autonomous source inference as the main remaining bottleneck. No raw ECGs are replayed, but frozen training features are retained for router updates; the method is therefore not memory-free.
- Abstract（参考訳）: マルチソースECGデプロイメントでは、以前の生ECGの保持や再生ができない場合、モデルは新しいデータソースを組み込む必要がある。
事前訓練されたバックボーンを凍結し、各ソースに独立した分類器を割り当てると、パラメータの干渉が防止される。
凍結した1024次元ECGFounder機能上に構築されたインクリメンタルエキスパートバンクである \ours{} を通じて、この区別について検討する。
到着した各ドメインには、バランスの取れたソフトマックスの線形専門家が加わり、ライトウェイトルータは、これまで観測されたソースから保持されたトレーニング機能とドメインラベルにのみ装着される。
検証基準付きマージンルールは、単一のルートの専門家にコミットするのではなく、最も可能性の高い2人の専門家を混乱させる。
CPSC, PTB-XL, Georgia, Chapman-Shaoxingでは、ソースアウェアの専門家選択が0.7915\pm0.0036$ Macro-F1に達し、マッチしたオフラインの独立ヘッド参照が0.7885\pm0.0009$に達し、強力なソースアウェア専門家保持をサポートする。
ソースIDがなければ、MLPルータは0.7756\pm0.0027$、トップ2マージン融合は0.7782\pm0.0022$に達する。
ハードなMLPルーティングに対するトップ2のゲインは、ゼロを含むペアブートストラップから95%の信頼区間を持つ小さな(+0.0026$)。
3つのドメイン注文全体において、トップ2からトップ2のギャップは0.0111$--0.0133$のままであり、自律的なソース推論が主要なボトルネックであると特定されている。
生のECGは再生されないが、凍結したトレーニング機能はルータ更新のために保持される。
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