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医学基础模型标签监督下收敛性更差

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AI 综述

一项研究测试医学基础模型的表征一致性,发现预训练目标决定模型收敛程度:标签监督模型在胸片和病理组织学上收敛最少,仅随机种子不同的两个标签监督模型共享 0.062 至 0.100 的最近邻,而自蒸馏、掩码图像建模或对比预训练模型共享 0.411 至 0.802。 该研究覆盖 5 种成像模态、14 个数据集、超 75 万张图像。两个公开模型在胸片上平均仅共享 0.091 的 10 个最近邻,随机初始化网络为 0.036。作者 Soroosh Tayebi Arasteh 等人称,收敛性取决于预训练目标。

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10月12日
  1. arXiv cs.CL
    医学基础模型在标签监督下收敛性更差

    一项研究用 5 种成像模态、14 个数据集超 75 万张图像测试医学基础模型的表征一致性,发现两个公开模型在胸片上平均仅共享 0.091 的 10 个最近邻,随机初始化网络为 0.036。收敛性取决于预训练目标,标签监督模型在胸片和病理组织学上收敛最少,仅随机种子不同的两个标签监督模型共享 0.062 至 0.100,而自蒸馏、掩码图像建模或对比预训练模型共享 0.411 至 0.802。

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