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

2023/01/20に公開約800字

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。

Discussion

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