論文の概要: Tasting the cake: evaluating self-supervised generalization on
out-of-distribution multimodal MRI data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15914v1
- Date: Mon, 29 Mar 2021 19:49:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-31 15:02:52.568397
- Title: Tasting the cake: evaluating self-supervised generalization on
out-of-distribution multimodal MRI data
- Title（参考訳）: tasting the cake: out-of-distribution multimodal mriデータにおける自己教師あり一般化の評価
- Authors: Alex Fedorov, Eloy Geenjaar, Lei Wu, Thomas P. DeRamus, Vince D.
Calhoun, Sergey M. Plis
- Abstract要約: 分散一般化におけるコントラスト的自己教師あり手法の範囲について検討する。
自然画像ベンチマークの結果から,自己教師付きモデルは期待するほど堅牢ではないことを示す。
また, この行動は, 広範囲な増大に対処できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.0920554384012
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Self-supervised learning has enabled significant improvements on natural
image benchmarks. However, there is less work in the medical imaging domain in
this area. The optimal models have not yet been determined among the various
options. Moreover, little work has evaluated the current applicability limits
of novel self-supervised methods. In this paper, we evaluate a range of current
contrastive self-supervised methods on out-of-distribution generalization in
order to evaluate their applicability to medical imaging. We show that
self-supervised models are not as robust as expected based on their results in
natural imaging benchmarks and can be outperformed by supervised learning with
dropout. We also show that this behavior can be countered with extensive
augmentation. Our results highlight the need for out-of-distribution
generalization standards and benchmarks to adopt the self-supervised methods in
the medical imaging community.
- Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習は、自然画像ベンチマークを大幅に改善した。
しかし、この領域では医療画像領域での作業は少ない。
最適モデルはまだ様々な選択肢の中で決定されていない。
さらに、新しい自己管理手法の適用可能性の限界を評価する研究はほとんどない。
本稿では, 医用画像への適用性を評価するため, 分散一般化におけるコントラスト的自己教師あり手法の応用範囲について検討する。
自然画像のベンチマークの結果から,自己教師付きモデルは期待したほど堅牢ではなく,ドロップアウトによる教師付き学習により性能が向上することを示した。
また, この行動は, 広範囲な増大に対処できることを示す。
本研究は, 医療画像コミュニティにおける自己管理手法を採用するための, 分布外一般化標準とベンチマークの必要性を浮き彫りにした。
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