Jul, 2023
自监督医学图像分析的微调策略再探讨
Revisiting Fine-Tuning Strategies for Self-supervised Medical Imaging Analysis
Muhammad Osama Khan, Yi Fang
TL;DR我们建立了强大的对比和修复型自监督学习基线，证明中间层的微调对于对比型自监督学习更有效，而第三个季度的微调对于修复型自监督学习更有效。相对于端到端微调的标准，我们的最佳微调策略通过微调网络的前三个季度，相对提高了 5.48% 的性能，并提出了一种简单且有效的方法来利用多个自监督学习模型的互补优势，与独立使用最佳模型相比提高了 3.57% 的性能。因此，我们的微调策略不仅增强了个别自监督学习模型的性能，还可以有效利用多个自监督学习模型的互补优势，在自监督医学影像分析中取得了显著的改进。