
현재 제안된 심층 능동 학습 방법들은 일반적인 상황에서 엔트로피 기반 능동 학습보다 뚜렷하게 우수하지 않으며, 때로는 무작위 샘플링보다도 성능이 낮다. 초기 예산, 예산 단계, 사전 훈련의 영향 등 간과된 측면들을 탐구하여 우수한 결과를 달성하는 데 중요함을 밝혀냈다.


coremsg

능동-학습에-대한-현실적-점검


능동 학습에 대한 현실적 점검


title_rewrite


의료 영상 분석 분야에서 심층 학습이 큰 성공을 거두면서 전문가가 주석을 단 대규모 의료 영상 데이터세트에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 의료 영상 주석 비용이 높아 심층 학습 발전을 저해하고 있다. 능동 학습은 주석 비용을 줄이기 위한 가장 효과적인 솔루션 중 하나로 간주된다. 이 조사에서는 능동 학습의 핵심 방법, 다른 레이블 효율적 기술과의 통합, 의료 영상 분석에 특화된 능동 학습 작업 등을 자세히 살펴본다.


의료-영상-분석을-위한-심층-능동-학습에-대한-포괄적-조사


의료 영상 분석을 위한 심층 능동 학습에 대한 포괄적 조사
