从不确定性到明确性:基于不确定性的有限生物医学样本增量学ä¹
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对临床环境中数据分布不断演变及有限样本问题，提出了一种创新的增量学习方法，旨在在新的疾病类别到来时保持对旧疾病的准确识别。其核心亮点是提出了累积熵预测模块和细粒度语义扩展模块，从而有效测量不确定性并优化特征空间分布，使模型在处理不同类别时具备更强的泛化能力。实验结果表明，该方法在四个不平衡数据分布中的准确性比现有技术提高了高达53.54%。
本研究提出了一种增量学习方法，解决了临床环境中数据分布演变和有限样本问题。该方法通过累积熵预测和细粒度语义扩展模块，优化特征空间分布，提高模型的泛化能力。实验结果显示，该方法在不平衡数据分布中的准确性提高了53.54%。
