複雑な機械学習タスクで最適化されたメトリックは、アドホックな方法で選択されることがよくあります。それらが人間の専門家の認識とどのように一致するかは不明です。確立された定量的セグメンテーション品質指標と

arxiv_reader のブックマーク 2023/01/18 12:42

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4731089845591137252/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.06205v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.06205v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.06205v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">適切なセグメンテーション指標を使用していますか? DICE 係数のローリングを超えた CNN トレーニングに対する人間の専門家の認識の相関関係の特定</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/human">human</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/metric">metric</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/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22semantic%20segmentation%22">semantic segmentation</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/CNN">CNN</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">複雑な機械学習タスクで最適化されたメトリックは、アドホックな方法で選択されることがよくあります。それらが人間の専門家の認識とどのように一致するかは不明です。確立された定量的セグメンテーション品質指標と</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230118#bookmark-4731089845591137252"><span class="datetime-body">2023/01/18 12:42</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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