ترجمه فارسی مقاله آیا بهینهسازهای مبتنی بر وضوح، تعمیمپذیری را در تحلیل تصاویر پزشکی بهبود میبخشند؟
| عنوان مقاله به انگلیسی | Do Sharpness-based Optimizers Improve Generalization in Medical Image Analysis? |
| عنوان مقاله به فارسی | آیا بهینهسازهای مبتنی بر وضوح، تعمیمپذیری را در تحلیل تصاویر پزشکی بهبود میبخشند؟ |
| نویسندگان | Mohamed Hassan, Aleksandar Vakanski, Min Xian |
| فرمت مقاله انگلیسی | |
| تعداد صفحات | 19 |
| دسته بندی موضوعات | Image and Video Processing,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,پردازش تصویر و فیلم , دید رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین , |
| توضیحات | Submitted 9 August, 2024; v1 submitted 7 August, 2024; originally announced August 2024. |
| توضیحات به فارسی | ارسال شده در 9 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده در 7 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. |
قیمت: 19,000 تومان
سفارش
با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش میدهید.
قیمت: 760,000 تومان
زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Effective clinical deployment of deep learning models in healthcare demands high generalization performance to ensure accurate diagnosis and treatment planning. In recent years, significant research has focused on improving the generalization of deep learning models by regularizing the sharpness of the loss landscape. Among the optimization approaches that explicitly minimize sharpness, Sharpness-Aware Minimization (SAM) has shown potential in enhancing generalization performance on general domain image datasets. This success has led to the development of several advanced sharpness-based algorithms aimed at addressing the limitations of SAM, such as Adaptive SAM, surrogate-Gap SAM, Weighted SAM, and Curvature Regularized SAM. These sharpness-based optimizers have shown improvements in model generalization compared to conventional stochastic gradient descent optimizers and their variants on general domain image datasets, but they have not been thoroughly evaluated on medical images. This work provides a review of recent sharpness-based methods for improving the generalization of deep learning networks and evaluates the methods performance on medical breast ultrasound images. Our findings indicate that the initial SAM method successfully enhances the generalization of various deep learning models. While Adaptive SAM improves generalization of convolutional neural networks, it fails to do so for vision transformers. Other sharpness-based optimizers, however, do not demonstrate consistent results. The results reveal that, contrary to findings in the non-medical domain, SAM is the only recommended sharpness-based optimizer that consistently improves generalization in medical image analysis, and further research is necessary to refine the variants of SAM to enhance generalization performance in this field
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
استقرار بالینی مؤثر از مدلهای یادگیری عمیق در مراقبت های بهداشتی برای اطمینان از تشخیص دقیق و برنامه ریزی درمانی نیاز به عملکرد عمومی دارد.در سالهای اخیر ، تحقیقات قابل توجهی در مورد بهبود تعمیم مدل های یادگیری عمیق با تنظیم وضوح چشم انداز ضرر متمرکز شده است.از بین رویکردهای بهینه سازی که صریحاً وضوح را به حداقل می رساند ، به حداقل رساندن وضوح آگاه (SAM) پتانسیل در افزایش عملکرد تعمیم در مجموعه داده های تصویر دامنه عمومی را نشان داده است.این موفقیت منجر به توسعه چندین الگوریتم مبتنی بر وضوح پیشرفته با هدف پرداختن به محدودیت های SAM مانند SAM تطبیقی ، Surrogate-Gap SAM ، وزنه برداری SAM و انحنای منظم SAM شده است.این بهینه سازهای مبتنی بر وضوح در مقایسه با بهینه سازهای شیب تصادفی معمولی و انواع آنها در مجموعه داده های تصویر دامنه عمومی ، پیشرفت هایی را در کلی سازی مدل نشان داده اند ، اما آنها در تصاویر پزشکی به طور کامل ارزیابی نشده اند.این کار مروری بر روشهای اخیر مبتنی بر وضوح برای بهبود تعمیم شبکه های یادگیری عمیق و ارزیابی عملکرد روشها در تصاویر سونوگرافی پستان پزشکی ارائه می دهد.یافته های ما نشان می دهد که روش اولیه SAM با موفقیت تعمیم مدل های مختلف یادگیری عمیق را افزایش می دهد.در حالی که SAM تطبیقی تعمیم شبکه های عصبی حلقوی را بهبود می بخشد ، این کار را برای ترانسفورماتورهای بینایی انجام نمی دهد.با این حال ، سایر بهینهای مبتنی بر وضوح ، نتایج مداوم را نشان نمی دهند.نتایج نشان می دهد که ، برخلاف یافته های موجود در حوزه غیر پزشکی ، SAM تنها بهینه ساز مبتنی بر وضوح است که به طور مداوم تعمیم در تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی را بهبود می بخشد ، و تحقیقات بیشتر برای اصلاح انواع SAM برای تقویت عملکرد تعمیم در این مورد ضروری استمزرعه📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.