IoTとAIの技術革新に伴い、センシング技術への需要が急速に高まっている。この分野において、Channel State Information（CSI）を用いたセンシングが、プライバシー保護とデバイスの携帯性の課題を克服しつつ、高度なセンシング機能を提供する方法として注目されている。しかし、課題としてCSI技術は環境変化に敏感であるため、モデルの更新と調整が頻繁に必要となり、これにはパラメータの校正が不可欠である。加えて、クラス分類の複雑性が高まるにつれて、校正コストも同様に増大する傾向にある。この論文では、これらの課題に対応するため、Wi-Fiセンシングにおけるパラメータの校正コストを削減する方法を提案する。