【摘要】：在大數(shù)據(jù)背景下,缺少數(shù)據(jù)依然是一個(gè)普遍而嚴(yán)重的問(wèn)題。由于事務(wù)具有多樣性在有限的集合里無(wú)法全面覆蓋,或者相關(guān)情景在現(xiàn)實(shí)生活中極少出現(xiàn),都會(huì)導(dǎo)致樣本數(shù)據(jù)的缺少。針對(duì)該問(wèn)題的解決思路有很多,本文的主要解決思路是對(duì)缺少的數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)采樣處理,通過(guò)豐富樣例解決問(wèn)題。本文所針對(duì)的任務(wù)是基于傳感器數(shù)據(jù)的人體活動(dòng)識(shí)別任務(wù),提出了在該領(lǐng)域中由于數(shù)據(jù)缺少導(dǎo)致的兩個(gè)問(wèn)題,并針對(duì)問(wèn)題提出了解決方法。第一個(gè)問(wèn)題是同域數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題,針對(duì)訓(xùn)練集合中存在活動(dòng)類別數(shù)據(jù)量不平衡的問(wèn)題;第二個(gè)問(wèn)題是遷移學(xué)習(xí)中的域適應(yīng)問(wèn)題,并且是針對(duì)活動(dòng)識(shí)別領(lǐng)域中在人與人之間進(jìn)行遷移的問(wèn)題,問(wèn)題中存在目標(biāo)域帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)極少量的問(wèn)題。在第一部分中,本文在3個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。首先根究問(wèn)題描述和對(duì)混淆矩陣的分析,發(fā)現(xiàn)當(dāng)分類器在不平衡數(shù)據(jù)中進(jìn)行訓(xùn)練,模型在測(cè)試中對(duì)于少數(shù)類別的數(shù)據(jù)很大可能會(huì)存在分類錯(cuò)誤的現(xiàn)象。本文針對(duì)該問(wèn)題提出的解決辦法是利用對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)對(duì)少數(shù)類別數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)采樣處理。而后對(duì)傳感器數(shù)據(jù)分析注意到傳感器數(shù)據(jù)具有時(shí)間窗口的特點(diǎn)。根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)提出了BAGAN-SSIM模型作為少量數(shù)據(jù)的生成模型。在第二部分中,本文針對(duì)遷移學(xué)習(xí)中的域適應(yīng)問(wèn)題。闡述了在活動(dòng)識(shí)別領(lǐng)域人與人之間進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)的必要性,并針對(duì)該問(wèn)題提出了對(duì)抗遷移網(wǎng)絡(luò)模型。在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中發(fā)現(xiàn),原域、目標(biāo)域數(shù)據(jù)分類的易混淆類別的特征分布會(huì)非常相似。根據(jù)這一點(diǎn),提出了拉開(kāi)類間距的需求,通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比確定了cosFace函數(shù)作為模型的損失函數(shù)。在最后部分,將對(duì)抗模型變?yōu)樵诰�學(xué)習(xí)模型。在線情況下的模型準(zhǔn)確率有所下降。實(shí)驗(yàn)表明此時(shí)模型遷移后的準(zhǔn)確率隨著輸入標(biāo)簽的種類的減少,模型準(zhǔn)確率保持在75%以上。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP18;TP212
【圖文】：

模型是通過(guò)分類任務(wù)來(lái)達(dá)到活動(dòng)識(shí)別的目的。圖 2-1 公開(kāi)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)類別分布情況圖2-1是在本階段已使用的3個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集，其中UNIMIB-SHAR和WISDM兩個(gè)數(shù)據(jù)集是不平衡數(shù)據(jù)集，而 UCI-HAR 數(shù)據(jù)集是一個(gè)平衡數(shù)據(jù)集。在傳感器數(shù)據(jù)集中活動(dòng)類別數(shù)據(jù)不平衡是很常見(jiàn)的現(xiàn)象。為表明少數(shù)類對(duì)模型識(shí)別準(zhǔn)確率的影響，先來(lái)看看在兩個(gè)不平衡數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一個(gè)簡(jiǎn)單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器后測(cè)試集的混淆矩陣。WISDM(95.19%) UNIMIB-SHAR(daily activity)(92.31%)圖 2-2 不平衡數(shù)據(jù)集測(cè)試集混淆矩陣

圖 2-1 公開(kāi)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)類別分布情況圖2-1是在本階段已使用的3個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集，其中UNIMIB-SHAR和WISDM兩個(gè)數(shù)據(jù)集是不平衡數(shù)據(jù)集，而 UCI-HAR 數(shù)據(jù)集是一個(gè)平衡數(shù)據(jù)集。在傳感器數(shù)據(jù)集中活動(dòng)類別數(shù)據(jù)不平衡是很常見(jiàn)的現(xiàn)象。為表明少數(shù)類對(duì)模型識(shí)別準(zhǔn)確率的影響，先來(lái)看看在兩個(gè)不平衡數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一個(gè)簡(jiǎn)單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器后測(cè)試集的混淆矩陣。

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