Camelyon dataset설명1 [5분 컷 리뷰] Reducing self-supervised learning complexity improves weakly-supervised classification performance in computational pathology 요약 Breast cancer관련 병리이미지의 분류문제에서, SSL을 활용할 때, 전체 데이터셋을 다활용하지 않고 50%정도 활용해도 전체를 사용한 것과 비등한 결과를 냈음. 또한, 인코더 전체를 다 사용하지 않고 일부레이어만 사용해도 큰 퍼포먼스의 저하가가 발생하지 않고, 오히려 오르는 경우도 관찰됨 Introduction 의료인공지능은 그 목적성이 강해, 대게는 지도학습으로 학습됩니다. 지도학습시에는 라벨이 있는 데이터를 많이 필요로하는데, 이 데이터를 만들기위한 비용이 매우 큽니다. 하지만 최근에, 라벨 없는 데이터에서 그 특징을 사전학습하는 자기지도학습(Self-supervised learning)으로 획기적인 성능향상을 많이 보였습니다. 문제는 이런 SSL을 할 때, 많은 데이터로 활용하다보니,.. 2024. 3. 13. 이전 1 다음
