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CGM-JEPA: 予測的自己教師あり事前学習による持続血糖モニタ表現の学習 CGM-JEPA: Learning Consistent Continuous Glucose Monitor Representations via Predictive Self-Supervised Pretraining
AI要約 持続血糖モニタ(CGM)データに対して、予測的自己教師あり学習フレームワークJEPAを応用した手法CGM-JEPAを提案。マスクされた領域の表現を予測することで一貫した連続血糖表現を学習し、下流タスクでの性能向上を示した。
EN This paper introduces CGM-JEPA, a predictive self-supervised pretraining framework that learns consistent representations of continuous glucose monitor (CGM) data by predicting masked region embeddings, improving performance on downstream health tasks.
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