Sep, 2022

眼科图像分类中的深度领域自适应叠层集成学习

TL;DR 提出了一个称为 SELDA 的新方法,通过对三种领域适应方法进行扩展并组合,利用每种基本模型的能力来解决现实问题,采用两个全连接层网络作为元模型来堆叠这三种性能良好的领域适应模型的输出预测,从而在眼科图像分类任务中实现高精度。