QoE is user-specific and the resultant FPS depends on the underlying hardware. Therefore, using a generic model across
different users and hardware platforms is ineffective. To tune a model to match a specific user or mobile device,
Camel employs transfer learning [1]} to quickly port a baseline predictor to the target computing
environment.

QoE зависит от конкретного пользователя, а получаемый FPS зависит от аппаратной основы. Поэтому использование общей модели для разных пользователей и аппаратных платформ является неэффективным. Чтобы настроить модель под определенного пользователя или мобильное устройство, Camel использует перенос обучения [1], чтобы быстро перенести базовый прогнозор в целевую вычислительную среду.