扩散合成数据预训练提升活动识别

研究团队提出一种两阶段训练方法：先用扩散模型生成的合成传感器数据窗口预训练CABiGRU人体活动识别模型，再用真实数据微调。在DEO（饮水/进食/其他）数据集上，该流程取得90.6%的平衡准确率，优于强监督基线，并改善了少数类欠拟合问题。 该结果来自E. Riveros等作者的论文，目前以预印本形式发布，尚未见独立复现或同行评审结论。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。