FATE: 基于 Transformer 的特征无关编码器用于学习流式细胞仪数据中的广义嵌入空间
本文介绍了ReluFormer模型在Flow CytoMetry数据上的应用及其可视化技术。梯度可视化和注意力可视化能够识别模型决策过程中的重要细胞和Transformer的决策过程。
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
本文介绍了ReluFormer模型在Flow CytoMetry数据上的应用及其可视化技术。梯度可视化和注意力可视化能够识别模型决策过程中的重要细胞和Transformer的决策过程。