כתבה
arXiv cs.AI ·
IIns-VAE+: פלטפורמה להעברת למידה רובוסטה לזיהוי אקלים בתפקוד רדיו
IIns-VAE+: A Robust Transfer Learning Framework for Environmental Identification in Wireless Sensing
פלטפורמה להעברת למידה רובוסטה לזיהוי אקלים בתפקוד רדיו. הפלטפורמה, IIns-VAE+, משלבת את IIns-VAE עם Minimax Risk Classifiers (MRC) כדי לשפר את התאמתה לשינויי אקלים. התוצאות המבחנות הראו ש-IIns-VAE+ עולה על הבסיסים, ומדגימה את חשיבותה בבניית רשתות תפקודיות רובוסטות במערכות 6G.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.06131v1 Announce Type: new Abstract: Environmental identification in wireless sensing is essential for 6G integrated sensing and communication (ISAC) systems to achieve reliable situational awareness. However, deep learning (DL) models for this task often fail to generalize under domain shift across diverse environments. While the Inter-Instance Variational Auto-encoder (IIns-VAE) learns features of rich representation, its neural classifier remains vulnerable to these distribution changes. In this paper, we propose IIns-VAE+, a hybrid model that combines the IIns-VAE framework with Minimax Risk Classifiers (MRC) to improve adaptability in transfer learning scenarios. We use real-world datasets to evaluate our framework across three transfer learning scenarios, including general
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית