arXiv 人工智能· Orhan Konak·· 9 小时前AI 评分26
更多特征不等于更多证据：基于 Jev 的免训练人体活动识别局限性分析
More Features Are Not More Evidence: Limits of Training-Free Human Activity Recognition with Jev
AI 导读
研究表明通用概率决策模型 Jev 在免训练人体活动识别任务中表现受限，在 WISDM、UCI341 和 PAMAP2 上的最佳 macro-F1 仅为 0.038、0.118 和 0.089，远低于监督模型的 0.686 至 0.907。测试发现增加数值特征反而降低了识别效果，表明免训练传感器决策不仅取决于信号信息，更受特征呈现方式的制约。
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