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口罩与手稿：通过端到端的屏蔽和叙事结构推进医学预训练
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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
该文章介绍了一种名为蒙版对比与重建（MCR）的高效 VLP 框架，通过蒙版数据作为输入，减少了 GPU 内存和训练时间，实现了医学跨模态检索任务的最先进性能。
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关键要点
- 提出了一种名为蒙版对比与重建（MCR）的高效 VLP 框架。
- MCR 框架以蒙版数据作为两个任务的唯一输入，增强任务之间的连接。
- 该框架显著减少了所需的 GPU 内存和训练时间。
- 通过映射不同模态到公共特征空间，进行局部特征聚合，降低细粒度语义信息的损失。
- 在 MIMIC-CXR 数据集上进行的实验验证了该方法的有效性。
- 该方法在医学跨模态检索任务中展示了最先进的性能。
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