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一种不确定性量化的糖尿病视网膜病变分类的主动学习方法(CS LG)

在本文中,我们通过提出一种混合模型来共同应对这些挑战,该模型使用贝叶斯卷积神经网络(BCNN)进行不确定性量化,并采用主动学习方法来注释未标记的数据。 BCNN用作特征描述符,然后在主动学习设置中将这些特征用于训练模型。我们评估了糖尿病视网膜病变分类问题的拟议框架,并已在不同指标方面取得了最先进的进展。 address these challenges by proposing a hybrid model, which uses a Bayesian convolutional neural network (BCNN The BCNN is used as a feature descriptor and these features are then used for training a model, in an

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CVPR 2018 | 美国东北大学提出MoNet,使用紧密池化缓解特征高维问题

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    SFFAI 分享 | 李宏扬 :二阶信息在图像分类中的应用

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    Attention 机制

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