受生成模型在从无结构和噪声数据中学习强大表示的成功启发，本文展示了该模型在消费者健康数据中的扩展特性，强调了这些模型如何为下游任务（如运动和活动识别）实现样本高效的深度学习。随着可穿戴设备的普及，这些设备能够通过测量生理和行为信号促进健康行为、疾病检测及治疗设计与实施的改进。这些设备产生大量连续、纵向和多模态数据，但原始信号数据（如电导反应或加速度计值）对消费者和专家来说难以解读。为此，已开发出算法将传感器输出转换为更有意义的表示形式，以解决这一挑战。

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