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医学影像分类中 ImageNet 预训练深度学习模型与 DINOv2 的比较分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了深度学习医学成像应用中使用自然图像数据集进行迁移学习的方法，发现迁移学习对性能提升有限，简单轻量级模型可与ImageNet架构相当。同时探讨了迁移的权重尺度独立特性和对更高效模型探索的意义。
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关键要点
- 研究了深度学习医学成像应用中使用自然图像数据集进行迁移学习的方法。
- 迁移学习在自然图像分类和目标医学任务之间存在根本差异。
- 迁移学习对性能提升有限，简单轻量级模型可与ImageNet架构相当。
- 探讨了迁移的权重尺度独立特性。
- 阐述了对更高效模型探索的意义。
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