論文要約：Stacking Ensemble Learning in Deep Domain Adaptation for Ophthalm

Stacking Ensemble Learning in Deep Domain Adaptation for Ophthalmic Image Classification

概要

3つのドメイン適応方法を用いたスタッキングアンサンブル（SELDA）を提案。有効性を確認。

書誌情報

2023/9/27
YEGANEH MADADI、他
テヘラン大学（イラン）、他
https://arxiv.org/abs/2209.13420

方法

3つのドメイン適応方法を用いたスタッキングアンサンブル（Stacking Ensemble Learning via extending three Domain Adaptation、SELDA）を提案。3つのベースモデル（最大平均不一致度（Maximum Mean Discrepancy、MMD）、低ランクコーティング（Low-rank coding）、相関アライメント（Correlation Alignment、CORAL） で推定。3つの推定結果を結合して次のモデル（メタモデル、2層全結合NN）に入力して推定。

結果

眼科ベンチマークデータセットで有効性を確認。