論文の概要: Confident Coreset for Active Learning in Medical Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02200v1
• Date: Sun, 5 Apr 2020 13:46:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 12:17:12.943859
• Title: Confident Coreset for Active Learning in Medical Image Analysis
• Title（参考訳）: 医用画像解析におけるアクティブラーニングのための信頼コアセット
• Authors: Seong Tae Kim, Farrukh Mushtaq, Nassir Navab
• Abstract要約: 本稿では,情報的サンプルを効果的に選択するための,不確実性と分散性を考慮した新しい能動的学習手法である信頼コアセットを提案する。 2つの医用画像解析タスクの比較実験により,本手法が他の活動的学習方法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.436224561482966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in deep learning have resulted in great successes in various applications. Although semi-supervised or unsupervised learning methods have been widely investigated, the performance of deep neural networks highly depends on the annotated data. The problem is that the budget for annotation is usually limited due to the annotation time and expensive annotation cost in medical data. Active learning is one of the solutions to this problem where an active learner is designed to indicate which samples need to be annotated to effectively train a target model. In this paper, we propose a novel active learning method, confident coreset, which considers both uncertainty and distribution for effectively selecting informative samples. By comparative experiments on two medical image analysis tasks, we show that our method outperforms other active learning methods.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの最近の進歩は、様々なアプリケーションで大きな成功を収めた。 半教師付き学習法や教師なし学習法は広く研究されているが、深層ニューラルネットワークの性能は注釈付きデータに大きく依存している。 問題は、医用データに要する注釈時間と高価な注釈コストのため、通常はアノテーションの予算が限られていることである。 アクティブラーニングは、アクティブラーナがターゲットモデルを効果的にトレーニングするためにどのサンプルに注釈を付ける必要があるかを示すように設計された、この問題の解決策の1つである。 本稿では,情報サンプルを効果的に選択するための不確かさと分布を考慮した,新しいアクティブラーニング手法であるssumence coresetを提案する。 2つの医用画像解析タスクの比較実験により,本手法が他の活動的学習方法より優れていることを示す。

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