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MedMNIST v2
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受 A* 启发的批选择可加速 CNN 训练
研究人员开发了一种名为 A*-Inspired Batch Selection (A*-BS) 的新方法，以提高卷积神经网络 (CNN) 训练的效率。这种模型无关的策略将小批量调度视为一个启发式搜索问题，根据难度和重复使用惩罚的组合对批次进行排名。在 MedMNIST-v2 基准测试上的实验表明，A*-BS 可以实现更快的收敛速度和更高的准确性，甚至在多项任务上优于更深的 ResNet 架构。该方法可以无缝集成到现有的训练流程中，而无…
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揭示用于AI在医学影像中可信度的新指标
研究人员引入了概率鲁棒性（PR）作为评估医学图像分类中深度学习模型可信度的更实用方法。该方法与现有的对抗鲁棒性（AR）方法形成对比，后者侧重于最坏情况。该研究在MedMNIST v2数据集上评估了常见的深度学习模型，并采用了自然扰动设置，提供了对模型可信度的统计学基础视角，旨在支持更安全的临床部署。