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Conditional Mean Matching Discrepancy
Conditional Mean Matching Discrepancy
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新框架融合乳腺钼靶视图以改进乳腺癌分类 · 跟踪到2个来源
研究人员开发了一种新颖的以令牌为中心的框架，用于整合来自不同乳腺钼靶视图（CC和MLO）的信息，以改进乳腺癌分类。该方法使用专用的融合令牌，在冻结的视觉 Transformer 中促进视图之间的结构化、多深度通信，从而增强了跨视图依赖关系的表示。在 VinDr-Mammo 数据集上的实验表明，与现有的基线相比，F1 分数和 AUC 有显著提高，特别是在 BI-RADS 分类方面。
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新框架统一了用于条件分布比较的核嵌入方法
研究人员引入了一个名为条件最大均值差异（CMMD）的统一框架来测量条件分布之间的差异。该框架包括各种基于核的度量，例如 CMMD$_0$、CMMD$_1$ 和 CMMD$_2$，并提供了一个通用的 $s$ 级 CMMD。还提出了一种新颖的双重稳健估计器，如果至少一个底层模型被正确指定，该估计器将保持一致。论文通过数值实验表明，CMMD 在统计检验中能有效识别复杂的条件依赖关系。