論文の概要: Teaching PPG How not Who: Fixed-Effects Distillation from ECG
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.10662v1
- Date: Wed, 07 Oct 2026 17:16:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-10 02:36:53.608411
- Title: Teaching PPG How not Who: Fixed-Effects Distillation from ECG
- Title（参考訳）: PPGの教え方:心電図の蒸留にどう影響するか
- Abstract要約: ECGはPSGのみのモデルを教えるのに広く使われていますが、何を教えるのかはわかりません。
記録された平均値である特性は、凍結したECG教師の目標の40～59%を占める。
34回以上走ると、学生が記憶するアイデンティティが多ければ多いほど、学習する状態は少なくなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.431534111594467
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: ECG is widely used to teach PPG-only models, yet what it teaches is unexamined. Wearables are valued for tracking how a person's cardiovascular state changes, but ECG-to-PPG distillation mostly learns who the person is. A per-recording mean, the trait, holds 40-59% of a frozen ECG teacher's target, and pooled students memorise it without carrying it to new recordings. The raw alignment cosine misses this, since a constant predictor scores 0.793. Across 34 runs, the more identity a student memorises, the less state it learns. Fixed-effects distillation subtracts each recording's mean from prediction and target, so the trait cancels exactly, while a pooled anchor keeps it. State agreement more than doubles, within-person labels improve while age and sex do not, and the gain holds on two backbones and two further databases. Conditioning on the recording turns distillation toward the within-person changes that wearables monitor.
- Abstract（参考訳）: ECGはPSGのみのモデルを教えるために広く使われているが、何を教えるかは未検討である。
ウェアラブルは、人の心血管状態の変化を追跡する上で価値がありますが、ECG-to-PPGの蒸留は、ほとんど人が誰であるかを学習します。
記録された平均値である、その特性は、凍結したECG教師の目標の40～59%を占め、生徒がそれを新しい録音に運ばずに記憶している。
定数予測器は0.793なので、生のアライメントコサインはこれを見逃す。
34回以上走ると、学生が記憶するアイデンティティが多ければ多いほど、学習する状態は少なくなる。
固定効果蒸留は、各レコードの平均値を予測と目標から抽出するので、プールされたアンカーが保持している間、その特性は正確にキャンセルされる。
国家合意は2倍以上になり、年齢と性別がそうでない間に個人内のラベルが改善し、2つのバックボーンと2つのデータベースが利益を支えている。
記録の条件は、蒸留をウェアラブルが監視する内部の変化に向ける。
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