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PRECISe：在不平衡和稀缺数据环境下的可解释分类原型保留
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为PRECISe的可解释模型，用于解决医疗图像分类中的训练数据有限和类别不平衡的问题。PRECISe在针对少数类进行数据高效泛化方面优于现有方法，仅使用少于60张图像训练时，检测肺炎的准确率达到了约87%。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为PRECISe的可解释模型。
- PRECISe旨在解决医疗图像分类中的训练数据有限和类别不平衡的问题。
- 该模型在针对少数类进行数据高效泛化方面优于现有方法。
- 在仅使用少于60张图像训练时，PRECISe检测肺炎的准确率达到了约87%。
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