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朝着可靠的皮肤病评估基准
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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
该文介绍了一种资源高效的数据清洗协议，用于识别数字皮肤病学中基准数据集中的问题。该协议利用现有的算法清洗策略，并在直观的终止准则下进行确认过程。通过多位皮肤科医生的确认，移除了不相关的样本和近似重复，并估计了六个皮肤科图像数据集中标签错误的百分比。该工作为数字皮肤病学中更可靠的性能评估铺平了道路。
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关键要点
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数字皮肤病学中的基准数据集存在不准确的信息，影响模型性能评估的信任。
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提出了一种资源高效的数据清洗协议，用于识别之前筛选中遗漏的问题。
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该协议利用现有的算法清洗策略，并在直观的终止准则下进行确认过程。
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通过多位皮肤科医生的确认，移除了不相关的样本和近似重复。
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估计了六个皮肤科图像数据集中标签错误的百分比，以进行模型评估。
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发布了每个数据集的经修订的文件列表，应用于模型评估。
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该工作为数字皮肤病学中更可靠的性能评估铺平了道路。
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