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内存高效的增量组织病理学分类提示调节
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种名为PLDG的新型无标签领域通用化框架，通过无监督领域发现和提示学习实现了医学图像分类的领域通用化。在多个医学图像分类任务和去偏任务上进行了实验，证明了我们的方法在不依赖领域标签的情况下具有与传统DG算法相媲美甚至更好的性能。
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关键要点
- 提出了一种名为PLDG的新型无标签领域通用化框架。
- PLDG通过无监督领域发现和提示学习实现医学图像分类的领域通用化。
- 在三个医学图像分类任务和一个去偏任务上进行了广泛实验。
- 实验结果证明PLDG在不依赖领域标签的情况下性能优于传统DG算法。
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