論文の概要: Benchmarking the Robustness of Deep Neural Networks to Common Corruptions in Digital Pathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14973v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 01:53:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-01 13:37:25.026160
• Title: Benchmarking the Robustness of Deep Neural Networks to Common Corruptions in Digital Pathology
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークのロバスト性とデジタル病理の共通破壊のベンチマーク
• Authors: Yunlong Zhang and Yuxuan Sun and Honglin Li and Sunyi Zheng and Chenglu Zhu and Lin Yang
• Abstract要約: このベンチマークは、腐敗した病理画像に対して、ディープニューラルネットワークがどのように機能するかを評価するために確立されている。 2つの分類と1つのランキングのメトリクスは、汚職下での予測と信頼性のパフォーマンスを評価するために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.398235052118608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When designing a diagnostic model for a clinical application, it is crucial to guarantee the robustness of the model with respect to a wide range of image corruptions. Herein, an easy-to-use benchmark is established to evaluate how deep neural networks perform on corrupted pathology images. Specifically, corrupted images are generated by injecting nine types of common corruptions into validation images. Besides, two classification and one ranking metrics are designed to evaluate the prediction and confidence performance under corruption. Evaluated on two resulting benchmark datasets, we find that (1) a variety of deep neural network models suffer from a significant accuracy decrease (double the error on clean images) and the unreliable confidence estimation on corrupted images; (2) A low correlation between the validation and test errors while replacing the validation set with our benchmark can increase the correlation. Our codes are available on https://github.com/superjamessyx/robustness_benchmark.
• Abstract（参考訳）: 臨床応用のための診断モデルを設計する際には、幅広い画像の破損に関してモデルの堅牢性を保証することが不可欠である。 そこで, 難治な病理画像に対してディープニューラルネットワークがどのように機能するかを評価するために, 使いやすいベンチマークが確立された。 具体的には、検証画像に9種類の共通の腐敗を注入して破損画像を生成する。 また,2つの分類と1つのランキング指標は,腐敗下の予測と信頼度を評価するために設計されている。 その結果得られた2つのベンチマークデータセットで評価した結果,(1)様々な深層ニューラルネットワークモデルでは,高い精度低下(クリーンイメージの2倍の誤差)と劣化画像の信頼性の低下,(2)検証セットをベンチマークに置き換えた際の検証誤差とテストエラーとの相関の低さが相関性の向上に寄与することがわかった。 私たちのコードはhttps://github.com/superjamessyx/robustness_benchmarkで利用可能です。

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