通过有监督的对比学习评估康复运动的质量，包括困难和软负例

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-05T00:00:00Z

本研究使用基于阈值的弱监督模型和梯度可解释人工智能技术，在中风幸存者的数据集中探索时序数据的可行性。通过前馈神经网络模型和梯度，识别涉及补偿动作的显著框架。评估结果显示，该方法在召回率和F2分数上取得了较高的成绩。这表明基于梯度的可解释人工智能技术在时序数据中具有潜力，可减少模型训练中的标签工作量。