TriDeNT：组织病理学中特权知识蒸馏的三重深度网络训练

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

TriDeNT 是一种新颖的自监督方法，能够利用训练过程中不可用的特权数据来改善性能，从而在计算病理学模型中达到超越其他先进方法的效果，特别适用于免疫组织化学、空间转录组学等配对数据的研究。

本文介绍了一种名为“可解释的Mimic学习”的新型知识蒸馏方法，用于解决临床决策中的模型可解释性问题。实验结果表明，该方法在临床时间序列数据集上获得了与深度学习模型相似或更好的性能。

临床决策 可解释的Mimic学习 实验结果 模型可解释性问题 深度学习模型
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