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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 1,046 - 1,062 (17page)
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Human activity recognition (HAR) is a rapidly advancing field that uses wearable sensors and devices, such as smartphones, to detect and classify user activities. Despite remarkable growth, HAR models encounter challenges in generalizing to new users because of variations in user characteristics. Transfer learning and domain adaptation have been studied to address this issue, but they rely on the availability of target data. This study presents a collaborative learning for domain generalization (COLDOG) to improve performance in HAR. Specifically, data from each domain is used to train domain-specific classifiers, referred to as Experts. In collaborative learning, Experts assist Non-experts in improving their learning, ultimately enhancing the overall generalization performance of the model. We validate the effectiveness of the proposed method through experiments on various HAR benchmark datasets.
목차
Abstract
1. 서론
2. 배경 방법론
3. 제안 방법론
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
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