Transfer Efficiency Score

新的迁移学习框架提升可见光室内定位精度

研究人员开发了一种新颖的迁移学习框架，以提高可见光通信（VLC）系统中的室内定位精度，特别适用于工业4.0应用。该框架通过在目标区域的较小子集测量数据上微调预训练的深度神经网络，显著减少了部署所需的数据量，恢复了超过97%的完整数据性能。引入了一个新的指标——迁移效率得分（TES），用于识别最有效的迁移源模型，从而实现了低至40.9厘米的定位误差，并展示了强大的泛化能力。