論文の概要: Transfer Learning in ECG Diagnosis: Is It Effective?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02021v1
• Date: Sat, 3 Feb 2024 04:27:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 22:51:24.008810
• Title: Transfer Learning in ECG Diagnosis: Is It Effective?
• Title（参考訳）: 心電図診断における伝達学習は有効か?
• Authors: Cuong V. Nguyen and Cuong D.Do
• Abstract要約: 本研究は,心電図分類における転帰学習の有効性に関する実証的研究である。 我々は、さまざまなECGデータセットとディープニューラルネットワークをカバーする、スクラッチからのトレーニングと微調整性能を比較した。 伝達学習は、再帰的なニューラルネットワークよりも畳み込みニューラルネットワークとの整合性が高いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8130068086063333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The adoption of deep learning in ECG diagnosis is often hindered by the scarcity of large, well-labeled datasets in real-world scenarios, leading to the use of transfer learning to leverage features learned from larger datasets. Yet the prevailing assumption that transfer learning consistently outperforms training from scratch has never been systematically validated. In this study, we conduct the first extensive empirical study on the effectiveness of transfer learning in multi-label ECG classification, by investigating comparing the fine-tuning performance with that of training from scratch, covering a variety of ECG datasets and deep neural networks. We confirm that fine-tuning is the preferable choice for small downstream datasets; however, when the dataset is sufficiently large, training from scratch can achieve comparable performance, albeit requiring a longer training time to catch up. Furthermore, we find that transfer learning exhibits better compatibility with convolutional neural networks than with recurrent neural networks, which are the two most prevalent architectures for time-series ECG applications. Our results underscore the importance of transfer learning in ECG diagnosis, yet depending on the amount of available data, researchers may opt not to use it, considering the non-negligible cost associated with pre-training.
• Abstract（参考訳）: ECG診断におけるディープラーニングの採用は、現実のシナリオにおいて、大規模でラベルの付いたデータセットの不足によって妨げられ、大きなデータセットから学んだ機能を活用するために、転送学習が使用される。 しかし、移行学習がスクラッチからトレーニングを継続的に上回るという一般的な仮定は、体系的に検証されていない。 本研究では,マルチラベル心電図分類におけるトランスファー学習の有効性について,様々な心電図データセットと深層ニューラルネットワークを対象とし,スクラッチからのトレーニングと微調整性能の比較を行った。 下流の小さなデータセットでは微調整が望ましいが、データセットが十分に大きい場合には、スクラッチからのトレーニングで同等のパフォーマンスが得られる。 さらに,時系列ecgアプリケーションにおいて最も普及している2つのアーキテクチャである繰り返しニューラルネットワークよりも,畳み込みニューラルネットワークとの相性が良好であることが判明した。 本研究は,心電図診断における伝達学習の重要性を裏付けるものであるが,データ量によっては,事前学習に伴う非無視的なコストを考慮すると,使用しない方がよい。

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