arXiv cs.AI· Huaming Du, Zhixian Xie, Gaoyang Zhen, Gang Kou, Guisong Liu, Yanchao Tan, Wendan Tao, Yuhao Xu, Carl Yang·· 4 小时前AI 评分37
SPAFT：用结构化剪枝与自适应微调释放 PPG 基础模型的可穿戴信号特化能力
Unlocking the Specialization Capability of PPG Foundation Models for Wearable Signals through Structured Pruning and Adaptive Fine-Tuning
AI 导读
SPAFT 是一个结构化剪枝加自适应微调的框架，用于把 PPG 基础模型适配到可穿戴设备采集的稀疏、低质量数据任务上。在 4 个 PPG 基础模型、5 个基准数据集、10 个下游任务上，其回归与分类任务胜率分别达到 82.8% 和 87.5%。这种“先剪枝再微调”的范式常使 PPG 基础模型达到 SOTA。
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