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通过从偏见委员会中学习自适应共识来消除医学图像偏见
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了Ada-ABC框架，用于解决医学图像数据集偏差问题。该框架通过构建评议会和训练去偏模型来缓解数据集偏差。实验证明了Ada-ABC在医学图像分类中的有效性，并构建了医学去偏差基准测试集。
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关键要点
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提出了一种名为 Ada-ABC 的去偏差框架，旨在解决医学图像中的数据集偏差问题。
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Ada-ABC 不依赖于显式偏差标签，通过构建有偏议评议会来实现去偏。
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框架同时训练一个去偏模型，使其在评议会正确预测的样本上达成自适应一致。
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在评议会错误预测的样本上，去偏模型达成不一致，从而学习不受伪相关性影响的目标特征。
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实验证明了 Ada-ABC 在医学图像分类中有效缓解数据集偏差。
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构建了第一个医学去偏差基准测试集。
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