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BloodMNIST
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新的GradSkip方法增强了Vision Transformer的可解释性和效率
研究人员开发了一种名为GradSkip的新方法，用于解释Vision Transformer（ViTs）的决策。与先前假设注意力头具有同等重要性并将跳跃连接视为简单路径的旧方法不同，GradSkip动态地对注意力头进行加权，并考虑了通过跳跃连接流动的相关性。在ImageNet1K和BloodMNIST上的实验表明，GradSkip在保持最先进的忠实度的同时，计算效率显著提高，所需的GFLOPs比现有方法少14倍以上。在基于Transf…
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DMDSC分类器为不平衡医学图像数据集调整边距
研究人员开发了一种名为DMDSC的新分类器，旨在改善在存在极端类别不平衡的医学成像数据集中进行开放集识别的性能。这种动态边距方法根据标签频率调整边距，对罕见病理施加更严格的惩罚和更紧密的特征聚类。在BloodMNIST和OCTMNIST等数据集上的实验表明，DMDSC的性能优于现有的最先进方法。