In Shift and In Variance: Assessing the Robustness of HAR Deep Learning Models Against Variability
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning (DL)-based Human Activity Recognition (HAR) using wearable inertial measurement unit (IMU) sensors can revolutionize continuous health monitoring and early disease prediction. However, most DL HAR models are untested in their robustness to real-world variability, as they are trained on limited lab-controlled data. In this study, we isolated and analyzed the effects of the subject, device, position, and orientation variabilities on DL HAR models using the HARVAR and REALDISP datasets. The Maximum Mean Discrepancy (MMD) was used to quantify shifts in the data distribution caused by these variabilities, and the relationship between the distribution shifts and model performance was drawn. Our HARVAR results show that different types of variability significantly degraded the DL model performance, with an inverse relationship between the data distribution shifts and performance. The compounding effect of multiple variabilities studied using REALDISP further underscores the challenges of generalizing DL HAR models to real-world conditions. Analyzing these impacts highlights the need for more robust models that generalize effectively to real-world settings. The MMD proved valuable for explaining the performance drops, emphasizing its utility in evaluating distribution shifts in HAR data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».