モデル SimVLM：弱い教師を使ったシンプルな視覚言語モデル(2/2)
１．SimVLM：弱い教師を使ったシンプルな視覚言語モデル(2/2)まとめ ・SimVLMは非常に単純な構成であるにもかかわらず最先端のモデルを凌駕 ・微調整せずともドイツ語で画像の説明文を作成するなどゼロショットが可能 ・SimVLMは教...
モデル モデル SimVLM：弱い教師を使ったシンプルな視覚言語モデル(1/2)
１．SimVLM：弱い教師を使ったシンプルな視覚言語モデル(1/2)まとめ ・視覚言語モデリングは、視覚的な入力に言語を対応させて理解する土台となる ・視覚入力と言語入力の両方から単一の特徴空間を学習する手法で近年大きく進歩した ・SimV...
入門／解説 PyTorch Lightningとは？(3/3)
１．PyTorch Lightningとは？(3/3)まとめ ・PyTorch Lightningが抽象化と合理化の重点対象にしている事はfast.aiの反対 ・PyTorch Lightningは研究者用、fast.aiはデータサイエンテ...
入門／解説 PyTorch Lightningとは？(2/3)
１．PyTorch Lightningとは？(2/3)まとめ ・PyTorch Lightningが抽象化と合理化の重点対象にしている事はfast.aiの反対 ・PyTorch Lightningは研究者用、fast.aiはデータサイエンテ...
入門／解説 PyTorch Lightningとは？(1/3)
１．PyTorch Lightningとは？(1/3)まとめ ・PyTorch Lightningは、PyTorchの上に構築された抽象化ライブラリ ・PyTorch Lightningによりモデルの構築とトレーニングがより速くより簡単にな...
基礎理論 ディープラーニング比較用のベースラインを利用しやすくする(2/2)
１．ディープラーニング比較用のベースラインを利用しやすくする(2/2)まとめ ・不確実性ベースラインでは、モデル、データセット、評価指標を選択可能 ・各ベースラインのトレーニング/評価パイプラインはPythonファイルに含まれる ・ベースラ...
基礎理論 ディープラーニング比較用のベースラインを利用しやすくする(1/2)
１．ディープラーニング比較用のベースラインを利用しやすくする(1/2)まとめ ・MLモデルのパフォーマンスは「基準となるモデル(ベースライン)」と比較して測定される ・ベースラインモデルを説明している論文からベースラインモデルを完全再現する...
ヘルスケア COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(2/2)
１．COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(2/2)まとめ ・COVID19 ForecastHubに登録されている他のモデルをほぼ上回った ・本フレームワークでは仮定に基づいてシミュレーションができる ・特定のグループ...
ヘルスケア COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(1/2)
１．COVID-19疫学のための機械学習ベースのフレームワーク(1/2)まとめ ・COVID-19は大量のリアルタイムデータ生成したので高度な機械学習で予測可能になった ・特定の政策がCOVID-19の症例にどのように影響するか予測できるフ...
ヘルスケア MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(3/3)
１．MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(3/3)まとめ ・自己教師事前トレーニングは分布がシフトするデータセットに堅牢であった ・自己教師事前トレーニングはラベル効率が高く少ないラベルで性能向上可能 ・自己教師事前トレ...
ヘルスケア MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(2/3)
１．MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(2/3)まとめ ・SimCLRはデータ増強によってのみペアを構築するので医療用画像の特性を活用できない ・MICLeはマンモグラムの正面図と側面図など病理を複数視点から撮影した画...
ヘルスケア MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(1/3)
１．MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(1/3)まとめ ・医療画像分類にディープラーニングを適用することへの関心が高まっている ・しかし対照学習などの直近の画像分類タスクの進歩は十分に検討されていない ・医療画像分類に...