人間行動認識向け軽量SensorLLMのための重力認識型階層ルーティング

ABSTRACT

概要

本プレプリントは、軽量なSensorLLM系モデルにおいて、動的行動は比較的良好に識別できる一方、立位・座位・臥位など低動作の静的姿勢の識別性能が低下する問題を扱う。tokenizer状態の統計量を用いて静的エキスパートと全体エキスパートをソフトに切り替える軽量な重力認識型階層ルーティングヘッドを提案する。MHealthデータセットでは、少ないパラメータ増加で動的行動の性能を維持しつつ、主に静的クラスのmacro-F1を改善している。