ResLearn-XR: Residual Learning for Network Traffic and Quality-of-Experience-Aware Modeling in Extended Reality
（翻译）ResLearn-XR：面向扩展现实的网络流量与体验质量感知建模的残差学习
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.04493: ResLearn-XR: Residual Learning for Network Traffic and Quality-of-Experience-Aware Modeling in Extended Reality
AI 摘要
arXiv预印本论文介绍ResLearn-XR，一种用于扩展现实（XR）网络流量预测与体验质量（QoE）风险估计的残差学习框架。该框架采用两阶段时序学习结构，在值空间进行流量连续预测，在logit空间进行概率化QoE风险估计，并引入数据描述符算法以支持加密流量分析。实验显示，相比单阶段基线，流量预测SMAPE最高降低17.84%，QoE风险估计SMAPE最高降低87.8%。
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