論文の概要: Geometry-Aware Uncertainty Coresets for Robust Visual In-Context Learning in Histopathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18419v1
• Date: Mon, 18 May 2026 13:54:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:49.689359
• Title: Geometry-Aware Uncertainty Coresets for Robust Visual In-Context Learning in Histopathology
• Title（参考訳）: 病理組織学におけるロバストな視覚的インテクスト学習のための幾何学的不確実性コアセット
• Authors: Franciskus Xaverius Erick, Johanna Paula Müller, Bernhard Kainz,
• Abstract要約: GAUCは,事前学習されたマルチモーダル埋め込み空間で直接動作する,トレーニング不要なコアセット選択法である。 CRC-100K と MHIST が複数のオープンソース VLM アーキテクチャにまたがっている場合、GAUC は精度、キャリブレーション、高速な勾配ロバスト性を改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.2867621159451
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) can couple visual perception with open-ended clinical reasoning, making them attractive for computational histopathology. However, fine-tuning billions of parameters on scarce, expert-annotated pathology data is prohibitive, while in-context learning (ICL), which conditions the VLM on demonstrative image-text pairs without parameter updates, suffers from high sensitivity to which examples are selected and how the query is phrased, producing unreliable diagnostics. Existing selection strategies rely on query-dependent nearest-neighbour retrieval that ignores global data structure, require costly parameter updates, or disregard the joint vision-text embedding geometry of VLMs. We propose GAUC, a training-free coreset selection method operating directly in the pre-trained multimodal embedding space. GAUC jointly optimises three objectives: (1) a Maximum Mean Discrepancy term enforcing distributional fidelity between coreset and full dataset, (2) an Effective Mutual Information Difference regulariser bounding performance degradation under prompt paraphrases by exploiting the VLM's joint vision-text alignment, and (3) a predictive-variance penalty suppressing overconfident, unstable outputs. On CRC-100K and MHIST across multiple open-source VLM architectures, GAUC consistently improves accuracy, calibration, and prompt robustness over recent ICL selection methods and dataset-distillation baselines, all without a single gradient update.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、視覚をオープンな臨床推論と組み合わせることで、計算病理学にとって魅力的なものとなる。 しかし、パラメータ更新を伴わない実証的画像テキスト対にVLMを条件づけたテキスト内学習(ICL)は、どの例が選択され、どのようにクエリがフレーズ化されるかという高い感度に悩まされ、信頼性の低い診断が生み出される。 既存の選択戦略は、グローバルなデータ構造を無視したり、コストのかかるパラメータ更新を必要としたり、VLMの合同視覚テキスト埋め込み幾何を無視したりする、クエリ依存の近接近傍検索に依存している。 GAUCは,事前学習されたマルチモーダル埋め込み空間で直接動作する,トレーニング不要なコアセット選択法である。 GAUCは,(1)コアセットと全データセット間の分布の忠実度を規定する最大平均偏差項,(2)VLMの合同視線テキストアライメントを利用して,即時パラフレーズ下での性能劣化を限定する有効相互情報差正規化項,(3)過信で不安定な出力を抑える予測分散ペナルティの3つの目的を共同で最適化する。 CRC-100K と MHIST が複数のオープンソース VLM アーキテクチャにまたがっている場合、GAUC は最新の ICL 選択法とデータセット蒸留ベースラインに対して、一貫した精度、キャリブレーション、迅速な堅牢性を向上する。

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