論文の概要: Forward-Forward Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02927v1
• Date: Thu, 4 May 2023 15:29:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 14:55:41.981794
• Title: Forward-Forward Contrastive Learning
• Title（参考訳）: フォワード・コントラスト学習
• Authors: Md. Atik Ahamed, Jin Chen, Abdullah-Al-Zubaer Imran
• Abstract要約: 医用画像分類のための新しい事前学習手法として,前向きコントラスト学習(FFCL)を提案する。 FFCLは、肺炎分類タスクにおける既存の事前訓練モデルよりも、ImageNet Pretrained ResNet-18よりも3.69%の精度で性能が向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.465144120325802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image classification is one of the most important tasks for computer-aided diagnosis. Deep learning models, particularly convolutional neural networks, have been successfully used for disease classification from medical images, facilitated by automated feature learning. However, the diverse imaging modalities and clinical pathology make it challenging to construct generalized and robust classifications. Towards improving the model performance, we propose a novel pretraining approach, namely Forward Forward Contrastive Learning (FFCL), which leverages the Forward-Forward Algorithm in a contrastive learning framework--both locally and globally. Our experimental results on the chest X-ray dataset indicate that the proposed FFCL achieves superior performance (3.69% accuracy over ImageNet pretrained ResNet-18) over existing pretraining models in the pneumonia classification task. Moreover, extensive ablation experiments support the particular local and global contrastive pretraining design in FFCL.
• Abstract（参考訳）: 医用画像分類はコンピュータ支援診断における最も重要な課題の1つである。 深層学習モデル、特に畳み込みニューラルネットワークは、自動特徴学習によって促進される医療画像からの疾患分類に成功している。 しかしながら、多様なイメージングモードと臨床病理は、一般化されたロバストな分類の構築を困難にしている。 モデル性能の向上に向けて, 局所的およびグローバル的に, コントラスト学習の枠組みにおいてフォワードフォワードアルゴリズムを活用する, フォワードフォワードコントラスト学習 (ffcl) という新しい事前学習手法を提案する。 胸部X線データを用いた実験結果から,提案したFFCLは,肺炎分類タスクにおける既存の事前訓練モデルよりも,ImageNet Pretrained ResNet-18よりも3.69%の精度で優れた性能を示した。 さらに、広範囲なアブレーション実験はffclの特定の局所的および大域的コントラスト前訓練設計をサポートする。

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