転移学習は、データが限られているタスクのパフォーマンスを向上させるための標準的な手法です。ただし、医用画像の場合、転移学習の価値はあまり明確ではありません。これは、通常の自然画像の事前トレーニング（I

arxiv_reader のブックマーク 2021/01/22 11:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4697410574716782690/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2101.05913v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2101.05913v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2101.05913v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">医用画像のための大規模な監視された転移学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/estimation">estimation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/OOD">OOD</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22transfer%20learning%22">transfer learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">転移学習は、データが限られているタスクのパフォーマンスを向上させるための標準的な手法です。ただし、医用画像の場合、転移学習の価値はあまり明確ではありません。これは、通常の自然画像の事前トレーニング（I</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210122#bookmark-4697410574716782690"><span class="datetime-body">2021/01/22 11:00</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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