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利用基础模型应对数据稀缺：医学影像中少样本与零样本学习方法的基准研究
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过fine-tuning基础模型并开发新的贝叶斯不确定性估计方法，证明了其优越性和潜力。实验揭示了线上准确性和一致性指标的局限性。
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关键要点
- 构建强健模型以应对分布转变是医学影像领域的重要挑战。
- 本研究通过fine-tuning视觉和语言基础模型评估其鲁棒性，证明了其优越性。
- 开发了一种新的贝叶斯不确定性估计方法，用于衡量模型在超出分布数据上的性能。
- 实验揭示了线上准确性和一致性指标的局限性。
- 引入贝叶斯不确定性具有潜力，低不确定性预测通常表现出更高的超出分布性能。
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