핵심 개념
의료 전문가가 시각 패턴에 기반하여 결정을 내리는 개념 기반 모델이 피부병 진단의 해석성을 향상시킬 수 있다.
초록
개념 기반 모델은 전문가가 이해할 수 있는 개념에 기반하여 결정 프로세스를 설명할 수 있음.
시각-언어 모델은 개념 주석이 부족한 데이터셋에 대한 의존성을 줄일 수 있음.
CLIP를 피부병 분류 작업에 적용하기 위한 임베딩 학습 전략 제안.
실험 결과, 시각-언어 모델은 개념을 텍스트 임베딩으로 사용할 때 더 높은 정확도를 달성하며, 자동 개념 생성을 위해 특별히 고안된 접근 방식과 비교 가능한 성능을 달성하는 데 필요한 개념 주석 샘플 수가 적다는 것을 보여줌.
피부병 진단을 위한 CLIP 모델의 성능을 향상시키기 위한 효율적이고 간단한 임베딩 학습 절차 소개.
시각 언어 모델의 제로샷 능력을 활용하여 개념을 자동으로 주석 달 수 있음.
통계
시각-언어 모델은 개념을 텍스트 임베딩으로 사용할 때 더 높은 정확도를 달성함.
개념 기반 모델은 밀도 주석이 있는 경우에 더 나은 성능을 보임.
CLIP 모델의 성능을 향상시키기 위한 임베딩 학습 전략 소개.
인용구
"시각-언어 모델은 개념을 텍스트 임베딩으로 사용할 때 더 높은 정확도를 달성함."
"개념 기반 모델은 밀도 주석이 있는 경우에 더 나은 성능을 보임."