数字病理学通过图像分析提高疾病检测和病理学家效率。研究发现特征提取模型和聚合模型超参数相互依赖，选择的超参数可能导致性能偏差。通过评估不同数据集上的特征提取模型和聚合模型，提供了数字病理学中特征提取模型的准确评估。

本文研究了设计深度潜变量模型的长期主题，通过多模态数据和变分约束来近似模态和潜变量的真实联合分布。实验结果显示，更紧密的变分约束和更灵活的聚合模型可能会带来益处。