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Beyond Linearity: Squeeze and Recalibration Module for Few-Shot Whole Slide Image Classification
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内容提要
该研究提出了一种挤压与重校准（SR）模块，旨在改善计算病理学中少量样本学习模型的过拟合和特征错误表征，从而显著提升模型性能，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
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该研究提出了一种挤压与重校准（SR）模块。
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SR模块旨在改善计算病理学中少量样本学习模型的过拟合和特征错误表征。
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SR模块能够在无需结构性更改的情况下，利用较少的参数显著提升模型性能。
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该研究具有广泛的应用潜力和影响力。
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