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重新思考医学图像分类的基础模型：基于MedMNIST的基准研究
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内容提要
本研究解决了医学图像分类中基础模型选择的重要问题，通过在MedMNIST数据集上进行基准测试，全面评估了多种基础模型的能力。研究发现，这些预训练模型在医学图像分类中展现出显著的潜力，并提供了有关不同图像大小和训练数据规模的初步有用见解。
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