arXiv cs.AI· Xiaoqing Lian, Pei Liu, Jiahui Tan, Quan Zou, Chen Lin, Xiangxiang Zeng·· 8 小时前AI 评分22
研究解析 Gene Expression-to-Image 学习：空间结构与信息保真度的权衡
Understanding Gene Expression-to-Image Learning: Spatial Structure and Information Fidelity
AI 导读
研究在固定网络与训练流程下考察 Gene Expression-to-Image（GE2I）机制，发现空间平滑度与基因级保真度之间存在权衡：结构化映射产生平滑低频模式、早期优化更快，但多基因共享同一像素会模糊表达差异并可能降低预测性能。一对一基因到像素分配在测试的多种视觉骨干网络上均提升预测表现，即使图像平滑度下降；预训练与数据增强的收益则取决于骨干网络与映射方式。
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