Jul, 2023
能否通过域自适应提高皮肤病变分类的准确性和公平性？
Can Domain Adaptation Improve Accuracy and Fairness of Skin Lesion
Classification?
TL;DR深度学习诊断系统在标注训练样例充足时，已展示出在分类皮肤癌症状况方面的潜力。然而，皮损分析经常面临标注数据稀缺的问题，阻碍了准确可靠的诊断系统的开发。在本研究中，我们利用多个皮损数据集，并探讨了各种无监督领域自适应（UDA）方法在二元和多类别皮损分类中的可行性。特别是，我们评估了三种UDA训练方案：单一来源，综合来源和多来源。我们的实验结果表明，UDA在二元分类中效果显著，当减少不平衡时，进一步提高。在多类别任务中，其性能不太明显，并且需要解决不平衡问题以实现高于基准的准确性。通过我们的定量分析，我们发现多类别任务的测试误差与标签偏移强相关，而特征级UDA方法在处理不平衡数据集时存在局限性。最后，我们的研究揭示了UDA可以有效减少对少数群体的偏见，并促进公平，即使不明确使用面向公平的技术。