面向医学影像应用的深度卷积神经网络不确定性及显著图可视化
机器学习
2019-07-08 v1 计算机视觉与模式识别
图像与视频处理
机器学习
摘要
深度学习模型现已被用于许多不同行业，而在某些领域安全性并非关键问题，在医疗领域却是一大关切。我们不仅希望模型具有良好泛化能力，还希望了解模型对其决策的置信度以及哪些特征最为重要。我们团队旨在开发一套完整流程，不仅展示模型决策的不确定性，还展示显著图以呈现输入图像的哪些像素集对预测贡献最大。
引用
@article{arxiv.1907.02940,
title = {Visualizing Uncertainty and Saliency Maps of Deep Convolutional Neural Networks for Medical Imaging Applications},
author = {Jae Duk Seo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.02940},
year = {2019}
}