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自监督是否足够？基于基础模型与端到端训练在有丝分裂图形分类中的基准比较
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内容提要
本研究探讨了基础模型在有丝分裂图形分类中的有效性，结果显示端到端训练的ResNet50模型在不同数据量下均优于FM模型，并且FM模型在领域转移方面表现不佳，推翻了之前的假设。
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关键要点
- 本研究探讨基础模型在有丝分裂图形分类中的有效性。
- 端到端训练的ResNet50模型在不同数据量下均优于FM模型。
- FM模型在领域转移方面表现不佳。
- 研究结果推翻了之前的假设，表明端到端模型更具优势。
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