协调化与最差扫描仪综合征
机器学习
2021-04-22 v2 计算机视觉与模式识别
图像与视频处理
定量方法
机器学习
摘要
我们表明，对于一类广泛的协调化/域不变性方案，若干不良性质是不可避免的。若使一个预测机器对一组域保持不变，则输出预测的准确率（以互信息度量）受限于最初信息量最少的那个域。若真实标签值对源域具有高度信息性，则它无法被不变预测器准确预测。这些结果简单且直观，但我们相信将其阐明对医学影像协调化是有益的。
引用
@article{arxiv.2101.06255,
title = {Harmonization and the Worst Scanner Syndrome},
author = {Daniel Moyer and Polina Golland},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.06255},
year = {2021}
}
备注
Med-NeurIPS 2020 Workshop Paper, updated 4/2021