Parallel residual adapterを用いたマルチタスク学習によるジェスチャー識別

抄録

Photo reflective sensor (PRS)とは物体までの距離を測ることができる小型で安価な電子部品であり、PRSをウェアラブルデバイスに取り付けることで様々なユーザインタフェースを設計することが可能である。こうしたウェアラブルデバイスに機械学習の手法を適用する場合、学習データに含まれていない新規のユーザに対する識別精度が低下するという問題がある。また、同一のユーザがデバイスを再装着した際にも同様の問題が発生することがある。この問題を解決するために本研究では、少量の追加データを用いて高速に追加学習を行うための手法としてParallel residual adapterによるマルチタスク学習を導入する。また、実データを用いた実験において新規のユーザがデバイスを使用する場合と既存のユーザがデバイスを再装着して使用する場合の二つの問題設定について提案手法の有用性を示す。