Unsupervised Domain Adaptation With Source Data for Estimating Occupancy and Recognizing Activities in Smart Buildings
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we create and develop several unsupervised domain adaptation (UDA) methods that use source data to estimate the number of occupants and recognize activities in smart buildings. The created and developed methods have direct access to the source data, and their goal is to mitigate domain shift between source and target environments and to deal with the challenge of costly and time-consuming data labeling. We create our own novel UDA method called ATDOC-DDC that combines two powerful domain invariant methods Auxiliary Target Domain-Oriented Classifier (ATDOC) and Deep Domain Confusion (DDC) for better adaptation and performance. We introduce the Virtual Adversarial Domain Adaptation (VADA) model which is a combination of domain adversarial training and a penalty term. On the one hand, domain adversarial training trains a model on source and target data, and a discriminator to distinguish between data coming from different domains. The goal of the model is to fool the discriminator by creating features that generalize for different domains. On the other hand, the penalty term is added to punish the violation of the cluster assumption. Moreover, we introduce Sliced Wasserstein Discrepancy (SWD) for UDA which uses task-specific decision boundary and Wasserstein metric to perform domain alignment between source and target environments. The SWD distance is used to measure the difference between data distributions of the two domains so that the model can update its weights to minimize the considered distance (data alignment). Also, we consider three Adaptive Feature Norm (AFN) approaches that adapt the feature norms of the models to allow information transferability between domains. The adapted methods are Hard Adaptive Feature Norm (HAFN), Stepwise Adaptive Feature Norm (SAFN), and SAFN with entropy minimization. In addition, data poisoning has been employed to evaluate the robustness of the considered methods using mislabeled data. The obtained scores prove the efficiency and robustness of the proposed method on activity recognition and occupancy estimation datasets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».