研究：老年人HAR性能差距难随基准进步缩小

一项提交至 arXiv 的研究用 MyMove 老年成人（平均年龄 71 岁）人体活动识别（HAR）数据集评估深度学习架构，发现年轻成人基准上的性能提升无法同等迁移到老年人群，性能差距持续甚至扩大。 作者称，在年龄多样化的 UK Biobank 上预训练的冻结自监督特征能显著提升老年人群表现并缩小差距，但代价是年轻成人性能略有下降，差距仍未完全消除。

AI 根据报道生成 · 57 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。