医療ビジョン言語モデルにより、医療画像と臨床テキストの機能を共同学習および統合できます。ただし、これらのモデルはトレーニングが簡単ではなく、潜在表現空間が複雑になる可能性があります。ここでは、医療視

arxiv_reader のブックマーク 2023/07/18 12:15

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4739484763453565189/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.08347v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.08347v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2307.08347v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">M-FLAG: 凍結言語モデルと潜在空間ジオメトリの最適化を使用した医療視覚言語の事前トレーニング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/dataset">dataset</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/segmentation">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/representation">representation</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/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 医療ビジョン言語モデルにより、医療画像と臨床テキストの機能を共同学習および統合できます。ただし、これらのモデルはトレーニングが簡単ではなく、潜在表現空間が複雑になる可能性があります。ここでは、医療視</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230718#bookmark-4739484763453565189"><span class="datetime-body">2023/07/18 12:15</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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