MedNNS：基于超网络的医学任务自适应神经网络搜索

本研究针对深度学习在医学成像领域的适应性挑战，提出了MedNNS框架，首次实现医学成像应用的神经网络搜索。该框架通过构建元空间联合优化架构选择和权重初始化，并利用超网络方法显著扩大模型库，实验结果表明，MedNNS在多数据集上表现优越，平均准确率提高1.7%，收敛速度显著加快。

本研究提出了MedNNS框架，以应对深度学习在医学成像中的适应性挑战。通过元空间优化架构选择和权重初始化，显著扩大了模型库，实验结果显示准确率提高了1.7%，收敛速度加快。

MedNNS 准确率 医学成像 模型库 深度学习 神经网络
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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