Visual Geometry Group-16

深度学习模型在标签高效癌症诊断方面展现出潜力

本研究论文探讨了监督学习、半监督学习和自监督学习这三种学习环境，旨在利用深度学习模型实现高效的癌症诊断。研究人员在肾癌、肺癌和乳腺癌的数据集上评估了Residual Network-50、Visual Geometry Group-16和EfficientNetB0。研究结果表明，半监督学习是传统监督学习的可行替代方案，尤其是在标记数据稀缺的情况下，它能以更低的计算成本和更少的标记样本取得可比的结果。