論文の概要: DeepFEL: Deep Fastfood Ensemble Learning for Histopathology Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09525v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 16:16:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-24 12:57:06.657685
• Title: DeepFEL: Deep Fastfood Ensemble Learning for Histopathology Image Analysis
• Title（参考訳）: DeepFEL: 病理画像解析のためのDeep Fastfood Ensemble Learning
• Authors: Nima Hatami
• Abstract要約: Deep Fastfood Ensembles(ディープファストフード・アンサンブルズ)は、完全に異なるソースドメインで事前トレーニングされた人気のあるCNNモデルからプールされたディープ機能を組み合わせる方法である。 最終的なアンサンブル出力は、単純な個別分類器のコンセンサスによって得られ、それぞれがランダム基底ベクトルの異なるコレクションに基づいて訓練される。 組織像解析における3つの課題に対する最先端の手法と比較して,提案した深層食品アンサンブル学習の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational pathology tasks have some unique characterises such as multi-gigapixel images, tedious and frequently uncertain annotations, and unavailability of large number of cases [13]. To address some of these issues, we present Deep Fastfood Ensembles - a simple, fast and yet effective method for combining deep features pooled from popular CNN models pre-trained on totally different source domains (e.g., natural image objects) and projected onto diverse dimensions using random projections, the so-called Fastfood [11]. The final ensemble output is obtained by a consensus of simple individual classifiers, each of which is trained on a different collection of random basis vectors. This offers extremely fast and yet effective solution, especially when training times and domain labels are of the essence. We demonstrate the effectiveness of the proposed deep fastfood ensemble learning as compared to the state-of-the-art methods for three different tasks in histopathology image analysis.
• Abstract（参考訳）: 計算病理タスクには, マルチギガピクセル画像, 退屈で頻繁なアノテーション, 多数のケースの有効性など, 特有の特徴がある。 これらの問題に対処するために、Deep Fastfood Ensembles - 完全に異なるソースドメイン(例えば、自然言語オブジェクト)で事前トレーニングされた、ランダムなプロジェクションを使用してさまざまな次元に投影された、一般的なCNNモデルからサンプリングされた、シンプルで高速で効果的な機能を組み合わせるための、Deep Fastfood Ensembles - いわゆるFastfood [11]を提案する。 最終的なアンサンブル出力は、単純な個別分類器のコンセンサスによって得られ、それぞれがランダム基底ベクトルの異なるコレクションに基づいて訓練される。 これは、特にトレーニング時間とドメインラベルが重要な場合に、非常に高速で効果的なソリューションを提供します。 組織像解析における3つの課題に対する最先端の手法と比較して,提案手法の有効性を実証する。

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