KAN-MLP-Mixer: 시계계량기 기반 인간 활동 인식 모델을 개선하는 Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 조사
KANs는 깨끗하고 저차원 데이터에서 복잡한 함수를 학습하는 데 뛰어난 능력을 보이지만, 노이즈와 불완전한 실세계 데이터셋에서 성능을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 반면, 전통적인 다층 퍼셉트론 (MLPs)은 노이즈에 대한 내구성을 보장하고 계산 효율성을 제공합니다. KANs를 HAR 모델의 모든 MLP 구성 요소로 대체하면 정확도와 계산 효율성이 저하되는 문제를 해결하기 위해, 우리는 깊은 HAR 네트워크 내에서 KAN 모듈의 다양한 배치를 시스템적으로 탐구하고, KAN-MLP 하이브리드 아키텍처를 제안합니다. 이 아키텍처는 KAN 기반 입력 임베딩 레이어를 사용하고, 중간 특성 혼합을 위해 MLP 레이어를 유지하고, 최종 활동 분류를 위해 특수화된 LarctanKAN 모듈을 소개합니다. 8개의 공개 HAR 데이터셋에서, 하이브리드 KAN-MLP 모델은 순수 MLP 모델에 비해 평균 macro F1 점수 상대 향상률 5.33%를 달성하고, 독립된 KAN 및 MLP 기준선보다显著히 성능을 개선합니다. 또한, 이 하이브리드 전략을 다른 최신 HAR 아키텍처에 통합하면, 그들의 성능을 지속적으로 향상시킵니다.
인간 활동 인식 모델 개선
최근 인간 활동 인식 모델을 개선하기 위해 복잡한 함수 학습을 위한 네트워크를 활용한 연구가 진행되고 있다. 이 네트워크는 깨끗하고 저차원 데이터에서 뛰어난 능력을 보이지만, 노이즈와 불완전한 실세계 데이터셋에서 성능을 유지하는 데 어려움을 겪고 있다. 반면, 전통적인 다층 퍼셉트론은 노이즈에 대한 내구성을 보장하고 계산 효율성을 제공한다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 깊은 인간 활동 인식 네트워크 내에서 네트워크 모듈의 다양한 배치를 시스템적으로 탐구하고, 하이브리드 아키텍처를 제안하였다. 이 아키텍처는 네트워크 기반 입력 임베딩 레이어를 사용하고, 중간 특성 혼합을 위해 다층 퍼셉트론 레이어를 유지하고, 최종 활동 분류를 위해 특수화된 함수 모듈을 소개한다.
성능 평가
8개의 공개 인간 활동 인식 데이터셋에서, 하이브리드 모델은 순수 다층 퍼셉트론 모델에 비해 평균 성능 지표 상대 향상률 5.33%를 달성하고, 독립된 네트워크 및 다층 퍼셉트론 기준선보다 성능을 개선하였다. 또한, 이 하이브리드 전략을 다른 최신 인간 활동 인식 아키텍처에 통합하면, 그들의 성능을 지속적으로 향상시킨다.
이 연구에서는 하이브리드 아키텍처를 제안하고, 노이즈와 불완전한 실세계 데이터셋에서 성능을 유지하는 데 어려움을 겪는 네트워크의 문제를 해결하기 위해, 깊은 인간 활동 인식 네트워크 내에서 네트워크 모듈의 다양한 배치를 시스템적으로 탐구하였다. 이러한 결과는 인간 활동 인식 모델의 성능을 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있다.
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