扩散模型合成数据预训练提升活动识别
原文标题：Diffusion-Based Synthetic Data Pretraining for Enhancing Activity Recognition
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针对人体活动识别中饮食类少数类表现不佳的问题，作者用扩散模型生成合成传感器数据窗口，对 CABiGRU 采用「合成预训练 + 真实微调」两阶段策略。在 DEO 数据集上平衡准确率达 90.6%，优于强监督基线。
- 问题
- 人体活动识别中饮食类少数类表现差，限制饮食监测实用性。
- 方法
- 用扩散模型生成合成传感器窗口，对CABiGRU先合成预训练再真实数据微调。
- 结果
- DEO数据集上平衡准确率90.6%，优于强监督基线。
- 影响
- 可穿戴健康监测产品可用合成预训练缓解少数类欠拟合。
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