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ConvNeXt-Large
ConvNeXt-Large
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AI模型用于皮肤癌分类，通过鲁棒数据增强得到改进
研究人员探索了数据增强技术，以提高皮肤镜皮肤病变分类器在域偏移下的鲁棒性。他们的研究利用ConvNeXt-Large骨干网络和ISIC Archive与Derm7pt，发现复合策略，特别是涉及光度变换的策略，在域外泛化方面取得了最大的收益。研究结果表明，模仿真实世界域偏移的增强比仅最大化域内准确性更具影响力，但建议使用源不相交选择协议进行进一步验证。
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深度学习模型在可迁移卫星测深方面优于机器学习
研究人员对用于卫星测深（SDB）的机器学习和深度学习模型进行了比较，重点关注它们在不同地理区域之间迁移知识的能力。研究发现，深度学习模型，特别是像ResNet和ConvNeXt这样的CNN，与传统的随机森林模型相比，表现出更优越的性能和迁移能力。关键改进包括优化训练数据连续性并使用加权RMSE损失函数，这显著减少了误差，尤其是在较浅水域。