Few-Shot 医学文本分类的元学习

Dec, 2022

Meta Learning for Few-Shot Medical Text Classification

Pankaj Sharma, Imran Qureshi, Minh Tran

TL;DR通过研究 meta-learning 和鲁棒性技术在基准文本和医学数据上的应用，我们发现 meta-learning 是基于文本的数据的合适框架，具有更好的数据效率和与 few-shot 语言模型可比的性能，并且可以成功地应用于医疗笔记数据，同时与 DRO 结合的 meta-learning 模型还可以提高疾病编码的最坏情况损失。

Abstract

Medical professionals frequently work in a data constrained setting to provide insights across a unique demographic. A few medical observations, for instance, informs the diagnosis and treatment of a patient. This suggests a unique setting for meta-learning, a method to learn models qu

meta-learning robustness techniques benchmark text medical data data efficiency

发现论文，激发创造

医学影像中少样本学习的系统回顾

基于系统回顾，本文阐述了少样本学习在医学影像识别中的广泛应用，特别是基于元学习的方法，该方法可以克服数据稀缺问题，适应少标注样本，并且常用的技术是监督学习和半监督学习，主要应用领域集中在心脏、肺和腹部等部位。

Sep, 2023

Few-Shot 弱监督医学图像分割的元学习器

本文提出了一个基于元学习的弱监督分割方案，并在医学成像领域进行了实验和对不同范例的比较分析，研究结果表明度量学习元学习方法在小型领域变化的任务中具有更好的分割结果，而某些梯度和融合的元学习方法则对大型领域变化具有更好的推广性。

May, 2023

医疗中的元学习：一项调查

元学习在医疗保健领域的广泛应用以及其解决关键医疗挑战的方法进行了综述，并对元学习研究中的当前挑战、潜在解决方案和未来展望进行了讨论。

Aug, 2023

Few-shot 学习的元学习方法：最新进展综述

该论文介绍了元学习在深度学习中的应用及其近期发展，涵盖度量、记忆、基于学习等方法，并探讨了当前的挑战和未来的研究方向。

Mar, 2023

低资源自然语言处理遇上无监督语言模型：元预训练再元学习用于少样本文本分类

使用元学习和无监督语言模型解决数据不足或需要适应未知分类的文本分类难题，并在情感分类数据集上表现出最先进的性能，因此预训练可能是更多 NLP 任务的少样本学习的有前途的解决方案。

Aug, 2019

少样本自然语言处理的元学习综述

本文旨在为小样本自然语言处理元学习领域提供更清晰的定义、进展总结和一些常见的数据集，通过在具有丰富注释的各种任务上训练模型，实现在只有少量标记示例的情况下解决新任务的目标。

Jul, 2020

一种用于定制模型训练的元学习方法

本文提出了一种联合训练方法，将迁移学习和元学习相结合，从而在少分类、少样本以及多分类、多样本任务中均可获得更好的泛化性能。

Sep, 2018

多语言和跨语言文档分类：元学习方法

该论文提出了一种元学习方法，可以在有限资源的情况下进行文档分类，并在少量标记数据的情况下取得了较好的效果，涉及跨语言、多语言的情况。作者还对多个元学习方法进行了比较和调整，提出了一种简单且有效的调整方式，并在多语言上取得了新的最佳表现。

Jan, 2021

元学习代表性嵌入进行皮肤镜图像的少样本分类

本文旨在提高元学习以用于分类皮肤镜图像，通过使用少样本学习（few-shot learning）和元学习方法，实验结果表明，本文的方法能够显着提高皮肤镜图像的分类性能。

Oct, 2022

借助解缠绕的自监督学习和元学习提升医学图像分类的少样本学习

应用于医学成像等关键领域的深度学习模型使用受限的训练数据，我们提出了一种策略来提高在低数据情况下训练的模型的性能和泛化能力。通过预训练和元微调，本方法通过在元训练中暴露模型于更具挑战性的分类任务，进而在元测试中对更具临床相关性但更容易的任务进行评估，以增强模型的泛化能力。该方法在两个不同的医学任务上进行了实验证明了其有效性，并在评估数据的分布变化时保持了竞争力。

Mar, 2024