模型无关知识增强提升弱标注生物图像分类

1. 12:00
   arXiv cs.CV

   模型无关知识增强机器学习，提升弱标注生物影像分类性能

   研究者提出一种模型无关的知识增强方法，让 ML 模型利用自动特征提取之外的领域知识，在七种 ML 架构上均提升分类性能。与基于 masked autoencoder 的自监督学习结合后表现最佳，在三个内部显微镜数据集上精度较次优方法提升 2.9%，在三个公开细胞形态学基准上平均提升 6.8%。

趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。