---
# System prepended metadata

title: 2023.07.19 口試問答
tags: [論文]

---

題目:以卷積神經網路為基礎的半監督式Wi-Fi CSI室內定位
Semi-Supervised Learning-Based Indoor Localization with Wi-Fi CSI Using Convolutional Neural Network

----

Q&A

---
許裕彬 教授

Q:熱點定位下，是否二維半監督式模型分辨效能優於Resloc?
A:在論文進行修正
:::info
於論文P24進行修正，經多次確認後二維半監督式模型Mean Teacher 與 FixMatch優於Resloc
![](https://hackmd.io/_uploads/SyZcCHKs3.png)

:::

Q:FixMatch使用Teacher-Student 架構與原版進行比較
A:在論文進行新增
:::info
於論文P32進行說明
![](https://hackmd.io/_uploads/r1g5fUYon.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/SJ2cMIKjn.png)

:::


Q:論文加註高斯雜訊說明
A:在論文進行增加
:::info
於論文P13進行說明
![](https://hackmd.io/_uploads/BkEHrLKs2.png)

:::
陳維昌 教授
Q:論文缺少KNN介紹
A:在論文進行修正
:::info
於論文P12進行說明
![](https://hackmd.io/_uploads/ryLmfIYi3.png)

:::
曾柏軒 教授
Q:加入使用1D-CNN 與2D-CNN非正方形input比較，用一張圖做說明
A:在論文中新增
:::info
於論文P30新增，根據實驗結果，使用二維卷積網路效能優於一維神經網路，且輸入為正方形效能優於非正方形。
![](https://hackmd.io/_uploads/rkrbJLYjh.png)

:::


Q:加入一維LadderNet資料，並且比較激勵函數使用Relu & Sigmoid 效能差異
A:在論文實驗加入一維LadderNet一同比較
:::info
於論文P29加入LadderNet使用Relu & Sigmoid 效能差異，激勵函數使用Sigmoid優於Relu。
![](https://hackmd.io/_uploads/rkbQbUKo2.png)

:::