論文の概要: Contrastive-Adversarial and Diffusion: Exploring pre-training and fine-tuning strategies for sulcal identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19204v1
- Date: Wed, 29 May 2024 15:44:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 16:31:41.495283
- Title: Contrastive-Adversarial and Diffusion: Exploring pre-training and fine-tuning strategies for sulcal identification
- Title（参考訳）: 反対・反対・拡散--sulcal IDのための事前学習・微調整方略を探る
- Authors: Michail Mamalakis, Héloïse de Vareilles, Shun-Chin Jim Wu, Ingrid Agartz, Lynn Egeland Mørch-Johnsen, Jane Garrison, Jon Simons, Pietro Lio, John Suckling, Graham Murray,
- Abstract要約: 対人学習、コントラスト学習、拡散認知学習、通常の再構成学習といった技術が標準となっている。
この研究は、ニューラルネットワークの学習プロセスを強化するために、事前学習技術と微調整戦略の利点を解明することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0398616939692777
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the last decade, computer vision has witnessed the establishment of various training and learning approaches. Techniques like adversarial learning, contrastive learning, diffusion denoising learning, and ordinary reconstruction learning have become standard, representing state-of-the-art methods extensively employed for fully training or pre-training networks across various vision tasks. The exploration of fine-tuning approaches has emerged as a current focal point, addressing the need for efficient model tuning with reduced GPU memory usage and time costs while enhancing overall performance, as exemplified by methodologies like low-rank adaptation (LoRA). Key questions arise: which pre-training technique yields optimal results - adversarial, contrastive, reconstruction, or diffusion denoising? How does the performance of these approaches vary as the complexity of fine-tuning is adjusted? This study aims to elucidate the advantages of pre-training techniques and fine-tuning strategies to enhance the learning process of neural networks in independent identical distribution (IID) cohorts. We underscore the significance of fine-tuning by examining various cases, including full tuning, decoder tuning, top-level tuning, and fine-tuning of linear parameters using LoRA. Systematic summaries of model performance and efficiency are presented, leveraging metrics such as accuracy, time cost, and memory efficiency. To empirically demonstrate our findings, we focus on a multi-task segmentation-classification challenge involving the paracingulate sulcus (PCS) using different 3D Convolutional Neural Network (CNN) architectures by using the TOP-OSLO cohort comprising 596 subjects.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間、コンピュータビジョンは様々なトレーニングと学習のアプローチの確立を目撃してきた。
対人学習、コントラスト学習、拡散認知学習、通常の再構築学習といった技術が標準となり、様々なビジョンタスクをまたいだネットワークの完全なトレーニングや事前学習に広く用いられている最先端の手法を表現している。
ローランク適応(LoRA)のような方法論によって実証されるように、全体的なパフォーマンスを向上しつつ、GPUメモリ使用量と時間コストを削減した効率的なモデルチューニングの必要性に対処する、ファインチューニングアプローチの探索が現在の焦点として現れている。
主な疑問は、どのプレトレーニング技術が最適な結果をもたらすか、ということだ。
微調整の複雑さが調整されるにつれて、これらのアプローチのパフォーマンスはどのように変化するのか?
本研究の目的は,ニューラルネットワークの独立分布(IID)コホートにおける学習プロセスを強化するために,事前学習技術と微調整戦略の利点を明らかにすることである。
完全チューニング,デコーダチューニング,トップレベルチューニング,LORAを用いた線形パラメータの微調整など,さまざまなケースを検証し,微調整の重要性を強調した。
モデルの性能と効率の体系的な要約を提示し、精度、時間コスト、メモリ効率などのメトリクスを活用する。
596名の被験者からなるTOP-OSLOコホートを用いて,異なる3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを用いたマルチタスクセグメンテーション分類課題に焦点を当てた。
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