不確実性を伴って予測する深層学習の能力は、臨床ルーチンでの採用の鍵として認識されています。さらに、経験的証拠に従って不確実性をモデル化することにより、パフォーマンスの向上が可能になりました。以前の研究

arxiv_reader のブックマーク 2021/02/09 15:29

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4698254187766143234/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.12880v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.12880v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2012.12880v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">医学的検出のためのインスタンスレベルの不確実性の調査</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</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/classification">classification</a>]</li><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/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</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/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">不確実性を伴って予測する深層学習の能力は、臨床ルーチンでの採用の鍵として認識されています。さらに、経験的証拠に従って不確実性をモデル化することにより、パフォーマンスの向上が可能になりました。以前の研究</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210209#bookmark-4698254187766143234"><span class="datetime-body">2021/02/09 15:29</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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