Fugu-MT 論文翻訳(概要): Many-MobileNet: Multi-Model Augmentation for Robust Retinal Disease Classification

論文の概要: Many-MobileNet: Multi-Model Augmentation for Robust Retinal Disease Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02825v1
Date: Tue, 03 Dec 2024 20:43:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-05 15:08:34.225499
Title: Many-MobileNet: Multi-Model Augmentation for Robust Retinal Disease Classification
Title（参考訳）: Many-MobileNet:ロバスト網膜疾患分類のためのマルチモデル拡張
Authors: Hao Wang, Wenhui Zhu, Xuanzhao Dong, Yanxi Chen, Xin Li, Peijie Qiu, Xiwen Chen, Vamsi Krishna Vasa, Yujian Xiong, Oana M. Dumitrascu, Abolfazl Razi, Yalin Wang,
Abstract要約: 軽量CNNアーキテクチャを用いた網膜疾患分類のための効率的なモデル融合戦略であるMulti-MobileNetを提案する。本手法は,異なるデータ拡張戦略と異なるモデル複雑度を持つ複数のモデルをトレーニングすることにより,過剰適合や限られたデータセットの変動性といった重要な課題に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.876184067025354
License:
Abstract: In this work, we propose Many-MobileNet, an efficient model fusion strategy for retinal disease classification using lightweight CNN architecture. Our method addresses key challenges such as overfitting and limited dataset variability by training multiple models with distinct data augmentation strategies and different model complexities. Through this fusion technique, we achieved robust generalization in data-scarce domains while balancing computational efficiency with feature extraction capabilities.
Abstract（参考訳）: 本稿では,軽量CNNアーキテクチャを用いた網膜疾患分類のための効率的なモデル融合戦略であるMulti-MobileNetを提案する。本手法は,異なるデータ拡張戦略と異なるモデル複雑度を持つ複数のモデルをトレーニングすることにより,過剰適合や限られたデータセットの変動性といった重要な課題に対処する。この融合技術により、計算効率と特徴抽出能力のバランスを保ちながら、データスカース領域の堅牢な一般化を実現した。

関連論文リスト

Generalized Factor Neural Network Model for High-dimensional Regression [50.554377879576066]
複素・非線形・雑音に隠れた潜在低次元構造を持つ高次元データセットをモデル化する課題に取り組む。我々のアプローチは、非パラメトリック回帰、因子モデル、高次元回帰のためのニューラルネットワークの概念のシームレスな統合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-16T23:13:55Z)
A Simple Background Augmentation Method for Object Detection with Diffusion Model [53.32935683257045]
コンピュータビジョンでは、データの多様性の欠如がモデル性能を損なうことはよく知られている。本稿では, 生成モデルの進歩を生かして, 単純かつ効果的なデータ拡張手法を提案する。背景強化は、特にモデルの堅牢性と一般化能力を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-01T07:40:00Z)
GFN: A graph feedforward network for resolution-invariant reduced operator learning in multifidelity applications [0.0]
本研究は,多忠実度アプリケーションのための新しい分解能不変モデルオーダー削減戦略を提案する。我々はこの研究で開発された新しいニューラルネットワーク層、グラフフィードフォワードネットワークに基づいてアーキテクチャを構築した。パラメトリックな偏微分方程式に対する自己エンコーダに基づく還元戦略において,異なるメッシュサイズでのトレーニングとテストの能力を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-05T18:31:37Z)
FissionFusion: Fast Geometric Generation and Hierarchical Souping for Medical Image Analysis [0.7751705157998379]
十分に注釈付けされた医療データセットの不足は、ImageNetのような広範なデータセットやCLIPのような事前訓練されたモデルからの移行学習を活用する必要がある。モデルスープは、In-Domain(ID)タスクのパフォーマンスを改善し、out-of-Distribution(OOD)データセットに対する堅牢性を高めることを目的とした、複数の微調整されたモデルの平均である。本稿では,様々なレベルのモデルの局所的および大域的集約を伴う階層的統合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-20T06:48:48Z)
Diffusion-Based Neural Network Weights Generation [80.89706112736353]
D2NWGは拡散に基づくニューラルネットワーク重み生成技術であり、転送学習のために高性能な重みを効率よく生成する。本稿では,ニューラルネットワーク重み生成のための遅延拡散パラダイムを再放送するために,生成的ハイパー表現学習を拡張した。我々のアプローチは大規模言語モデル(LLM)のような大規模アーキテクチャにスケーラブルであり、現在のパラメータ生成技術の限界を克服しています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-28T08:34:23Z)
Latent variable model for high-dimensional point process with structured missingness [4.451479907610764]
縦断データは医療、社会学、地震学など多くの分野で重要である。実世界のデータセットは高次元であり、構造化された欠陥パターンを含み、測定時間ポイントは未知のプロセスによって管理される。これらの制限に対処可能な、柔軟で効率的な潜在変数モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-08T15:41:48Z)
Heterogenous Memory Augmented Neural Networks [84.29338268789684]
ニューラルネットワークのための新しいヘテロジニアスメモリ拡張手法を提案する。学習可能なメモリトークンをアテンション機構付きで導入することにより、膨大な計算オーバーヘッドを伴わずに性能を効果的に向上させることができる。 In-distriion (ID) と Out-of-distriion (OOD) の両方の条件下での様々な画像およびグラフベースのタスクに対するアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-17T01:05:28Z)
Federated Variational Inference Methods for Structured Latent Variable Models [1.0312968200748118]
フェデレートされた学習方法は、データが元の場所を離れることなく、分散データソースをまたいだモデルトレーニングを可能にする。本稿では,ベイズ機械学習において広く用いられている構造的変分推論に基づく汎用的でエレガントな解を提案する。また、標準FedAvgアルゴリズムに類似した通信効率のよい変種も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-07T08:35:04Z)
Multimodal E-Commerce Product Classification Using Hierarchical Fusion [0.0]
提案手法は,本課題における一助モデルの性能と類似モデルの性能を有意に向上させた。我々は,複数のヒューズ技術を用いて実験を行い,単一モーダルネットワークの個別埋め込みを結合する最も優れた手法は,結合と特徴ベクトルの平均化によるものであることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-07T14:04:42Z)
Gone Fishing: Neural Active Learning with Fisher Embeddings [55.08537975896764]
ディープニューラルネットワークと互換性のあるアクティブな学習アルゴリズムの必要性が高まっている。本稿では,ニューラルネットワークのための抽出可能かつ高性能な能動学習アルゴリズムBAITを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-17T17:26:31Z)
Model Fusion via Optimal Transport [64.13185244219353]
ニューラルネットワークのための階層モデル融合アルゴリズムを提案する。これは、不均一な非i.d.データに基づいてトレーニングされたニューラルネットワーク間での"ワンショット"な知識伝達に成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2019-10-12T22:07:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。