特定の医用画像タスクのためにニューラルネットワークをトレーニングする際の重要な課題は、多くの場合、手動でラベル付けされた十分な数の例を取得することの難しさです。対照的に、医療記録ですぐに利用できること

arxiv_reader のブックマーク 2021/09/10 11:20

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4708126317748007106/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2010.03060v5" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2010.03060v5" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2010.03060v5" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">対照的なクロスモーダル事前トレーニング：少量サンプル医用画像の一般的な戦略</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/contrastive">contrastive</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/interpretation">interpretation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</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/classification">classification</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">特定の医用画像タスクのためにニューラルネットワークをトレーニングする際の重要な課題は、多くの場合、手動でラベル付けされた十分な数の例を取得することの難しさです。対照的に、医療記録ですぐに利用できること</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210910#bookmark-4708126317748007106"><span class="datetime-body">2021/09/10 11:20</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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