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high-content microscopy screens
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掩蔽自编码器是可扩展的细胞形态学学习器
通过高内容显微镜筛选从细胞表型中推断生物关系在生物研究中提供了重要的机遇和挑战。该研究探讨了在更大数据集上训练更大模型时,弱监督和自监督深度学习方法的可扩展性。结果显示,基于 CNN 和 ViT 的掩蔽自编码器在表型推断方面明显优于弱监督模
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9 months ago
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