BriefGPT - AI 论文速递

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揭示多注释过程:以注释数量和样本难度对模型性能的影响为例

多次注释数据集的性能分数可能会因数据集扩大,从单个注释变为多个注释而有所不同,我们的研究挑战了传统观念,表明使用多次注释的模型并不总能比使用少次或单次注释的模型具有更好的性能。

本文研究了利用机器学习算法进行医学影像异常检测的方法,提出了一种聚合不同水平标注者标注的方法来解决单个标注者主观性标注的问题,并通过估计多个标注的隐藏标签和重新加权的损失函数来提高检测性能。在真实的医学影像数据集上进行评估,超越了不考虑标注者间差异的相关基线。

医学影像 异常检测 性能提升 机器学习 标注者

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