deep auc maximization | BriefGPT

关键词deep auc maximization

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AUC-mixup：混合深度 AUC 最大化
通过混合数据增强技术，即 AUC-mixup 损失，改进了 DAM 在小样本数据集上的推广性能，该方法在不平衡的基准和医学图像数据集上比标准的 DAM 训练方法表现更有效。
PDF9 months ago
具有随机池化的可证明多实例深度 AUC 最大化
本研究基于深度 AUC 最大化技术开发了一种新型的多实例学习算法，通过采用方差缩小的随机池化方法以及非凸极值优化技术，该算法仅采样每个处理对象的一部分进行参数优化，有效解决了计算复杂度高及 GPU 显存不足等问题，实现了对医疗数据集处理的高
PDFa year ago
大数据和人工智能时代的 AUC 最大化调查
本文概述了过去 20 年中与 AUC 最大化相关的文献，不仅提供全面的文献综述，还从公式到算法和理论保证提供了详细的解释和比较，并对深度学习 AUC 最大化的剩余和新兴问题进行了讨论。提供未来工作的建议。
PDF2 years ago
ICML异构数据中的联邦深度 AUC 最大化和通信复杂度为常数
本文主要介绍了改进的 FDAM 算法，通过分布式求解 DAM 的非凸强凹极小极大优化问题，提高了 FDAM 算法在异构数据方面的表现，此外，该算法通信复杂度不随机器数目和精度水平变化而变化。该算法在医学胸部 X 射线影像等多个数据集上得到了
PDF3 years ago
ICCV大规模鲁棒性深度 AUC 最大化：一种新的代理损失函数及在医学图像分类上的实证研究
通过最大化模型在数据集上的 AUC 分数，Deep AUC Maximization（DAM）成为一种学习深度神经网络的新范例。本文提出了一种基于边缘的最小 - 最大代理损失函数 AUC margin loss，并在医学图像分类任务中实现了
PDF4 years ago