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了解邻居：智能家居中有效的传感器数据人体活动识别的基于图的方法
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内容提要
本研究提出了ActiveHARNet，一种支持设备上增量学习和推理的深度集成模型。实验证明ActiveHARNet在推断效率和数据采集减少率方面都有显著提升，证明了其可行性。
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关键要点
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本研究提出了ActiveHARNet，一种支持设备上增量学习和推理的深度集成模型。
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ActiveHARNet使用dropout中的Bayesian神经网络近似来表示模型不确定性。
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该模型结合适当的主动学习获取函数。
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在两个公开可用的手腕HAR和跌倒检测数据集上进行实证研究。
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ActiveHARNet在不同用户之间的推断效率上实现了显著提升。
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在增量学习中，ActiveHARNet获得了至少60%的数据采集减少率。
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研究证明了ActiveHARNet的部署和增量学习的可行性。
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