大型基础模型在诊断中数据集质量依然令人关注吗？

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

使用预训练的大型基础模型（LFM）和自我监督学习框架为视网膜图像开发了一个 LFM，该模型在多个数据集上对视网膜疾病的诊断表现出良好的性能；此外，研究发现 LFM 对于数据集质量问题（包括图像质量和数据集偏差）表现出更强的韧性，而整体微调是减轻数据集质量问题影响的有效适应器。

本文评估了FLAIR模型在眼底图像分类中的可迁移性，结果显示迁移性能增益为2.5%，微调整个网络时增加到4%。通过线性探测初始化分类器，可以避免特征退化，最佳地重用预训练特征。基于FLAIR等基础模型的眼底图像分析将得到推动。

FLAIR模型 可迁移性 性能增益 数据集 眼底图像分类 线性探测初始化
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