論文の概要: Multi-Label Continual Learning for the Medical Domain: A Novel Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06859v2
• Date: Thu, 11 Apr 2024 07:24:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 12:39:58.699438
• Title: Multi-Label Continual Learning for the Medical Domain: A Novel Benchmark
• Title（参考訳）: 医療領域のためのマルチラベル連続学習:新しいベンチマーク
• Authors: Marina Ceccon, Davide Dalle Pezze, Alessandro Fabris, Gian Antonio Susto,
• Abstract要約: ニューインスタンスとニュークラス」と呼ばれるシナリオにおける医用画像の分類の問題について検討する。 この複雑なシナリオによって引き起こされる特異な課題に対処するために、Pseudo-Label Replayと呼ばれる新しいアプローチを導入する。 提案した複雑なシナリオがもたらす課題に対処する上での擬似ラベルリプレイの有効性を実験的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.52603262576663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-label image classification in dynamic environments is a problem that poses significant challenges. Previous studies have primarily focused on scenarios such as Domain Incremental Learning and Class Incremental Learning, which do not fully capture the complexity of real-world applications. In this paper, we study the problem of classification of medical imaging in the scenario termed New Instances and New Classes, which combines the challenges of both new class arrivals and domain shifts in a single framework. Unlike traditional scenarios, it reflects the realistic nature of CL in domains such as medical imaging, where updates may introduce both new classes and changes in domain characteristics. To address the unique challenges posed by this complex scenario, we introduce a novel approach called Pseudo-Label Replay. This method aims to mitigate forgetting while adapting to new classes and domain shifts by combining the advantages of the Replay and Pseudo-Label methods and solving their limitations in the proposed scenario. We evaluate our proposed approach on a challenging benchmark consisting of two datasets, seven tasks, and nineteen classes, modeling a realistic Continual Learning scenario. Our experimental findings demonstrate the effectiveness of Pseudo-Label Replay in addressing the challenges posed by the complex scenario proposed. Our method surpasses existing approaches, exhibiting superior performance while showing minimal forgetting.
• Abstract（参考訳）: 動的環境におけるマルチラベル画像分類は重要な課題である。 これまでの研究は主にドメインインクリメンタルラーニングやクラスインクリメンタルラーニングといったシナリオに重点を置いてきた。 本稿では,新しいクラス到着と単一フレームワークにおけるドメインシフトの両面での課題を組み合わせた,ニューインスタンスとニュークラスと呼ばれるシナリオにおける医用画像の分類問題について検討する。 従来のシナリオとは異なり、医療画像のような領域におけるCLの現実的な性質を反映している。 この複雑なシナリオによって引き起こされる特異な課題に対処するために、Pseudo-Label Replayと呼ばれる新しいアプローチを導入する。 本手法は,Replay法とPseudo-Label法の利点を組み合わせることで,新しいクラスやドメインシフトに適応しながら,忘れを軽減し,提案シナリオにおける制限を解決することを目的とする。 提案手法は,2つのデータセット,7つのタスク,19のクラスで構成され,現実的な連続学習シナリオをモデル化する。 提案した複雑なシナリオがもたらす課題に対処する上での擬似ラベルリプレイの有効性を実験的に検証した。 提案手法は既存の手法を超越し,最小限の忘れ方を示しながら優れた性能を示す。

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