Shapley Values-basierte Progressive Pseudo Bag Augmentation für die Klassifizierung von Whole-Slide-Bildern

Conceitos essenciais

Die Verwendung von Shapley Values verbessert die Genauigkeit der Instanzeinschätzung und führt zu überlegener Leistung bei der Klassifizierung von Whole-Slide-Bildern.

Resumo

• Die Verwendung von Shapley Values zur Instanzeinschätzung verbessert die Genauigkeit und Interpretierbarkeit.
• Progressive Pseudo Bag Augmentation führt zu einer ausgewogeneren Aufmerksamkeitsverteilung.
• Experimente zeigen überlegene Leistung gegenüber bestehenden Methoden.

Estatísticas

Die Berechnung des Shapley-Werts erfolgt mit linearer Komplexität.

Citações

"Unsere Methode übertrifft bestehende State-of-the-Art-Ansätze in der Klassifizierung von Whole-Slide-Bildern."

Principais Insights Extraídos De

Shapley Values-enabled Progressive Pseudo Bag Augmentation for Whole Slide Image Classification

by Renao Yan,Qi... às arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.05490.pdf

Perguntas Mais Profundas

Wie könnte die Verwendung von Shapley Values in anderen medizinischen Bildgebungsbereichen von Nutzen sein?

Die Verwendung von Shapley Values in anderen medizinischen Bildgebungsbereichen könnte dazu beitragen, die Interpretierbarkeit von Modellen zu verbessern. Indem die Beiträge einzelner Merkmale oder Instanzen quantifiziert werden, können Ärzte und Forscher besser verstehen, wie das Modell zu seinen Entscheidungen gelangt ist. Dies kann besonders wichtig sein, wenn es um die Diagnose von Krankheiten oder die Analyse von medizinischen Bildern geht, da es notwendig ist, die Gründe hinter den Vorhersagen zu verstehen. Darüber hinaus könnten Shapley Values dazu beitragen, die Robustheit und Zuverlässigkeit von Modellen in der medizinischen Bildgebung zu verbessern, indem sie dabei helfen, wichtige Merkmale oder Regionen zu identifizieren, die zur Diagnose beitragen.

Welche potenziellen Herausforderungen könnten bei der Implementierung von Shapley Values auftreten?

Bei der Implementierung von Shapley Values könnten verschiedene Herausforderungen auftreten. Eine davon ist die Berechnungskomplexität, insbesondere bei großen Datensätzen oder komplexen Modellen. Die Berechnung der Shapley Values erfordert eine umfassende Analyse der Interaktionen zwischen Merkmalen oder Instanzen, was rechenintensiv sein kann. Darüber hinaus könnte die Interpretation der Shapley Values eine gewisse Expertise erfordern, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse korrekt verstanden und angewendet werden. Eine weitere Herausforderung könnte darin bestehen, die Shapley Values effektiv in bestehende Modelle zu integrieren und sicherzustellen, dass sie die gewünschten Verbesserungen in der Leistung und Interpretierbarkeit bringen.

Inwiefern könnte die progressive Pseudo Bag Augmentation in anderen maschinellen Lernanwendungen von Vorteil sein?

Die progressive Pseudo Bag Augmentation könnte in anderen maschinellen Lernanwendungen von Vorteil sein, insbesondere in Situationen, in denen die Daten ungleichmäßig verteilt sind oder wenn die Modellleistung durch eine unzureichende Repräsentation wichtiger Instanzen beeinträchtigt wird. Durch die schrittweise Erhöhung der Anzahl der pseudo Bags kann das Modell besser lernen, wichtige Instanzen zu identifizieren und zu berücksichtigen. Dies kann dazu beitragen, Overfitting zu reduzieren und die Modellgeneralisierung zu verbessern. Darüber hinaus ermöglicht die progressive Pseudo Bag Augmentation eine feinere Anpassung der Trainingsdaten, was insgesamt zu einer verbesserten Leistung des Modells führen kann.