有那么难吗？估计人类分类难度
计算机视觉与模式识别
2022-03-23 v1 机器学习
摘要
当医生受训诊断特定疾病时，若按难度递增顺序呈现病例，他们学习更快。这产生了自动估计医生对给定病例分类难度的需求。在本文中，我们引入估计医生对以医学图像表示的病例诊断难度的方法，既包括有真实难度的训练可用时，也包括其不可用时。我们的方法基于深度度量学习获得的嵌入。此外，我们引入一种实用方法，利用自我评估确定性获取数据集中每幅图像病例的真实人类难度。我们将方法应用于两个不同医学数据集，取得了较高的 Kendall 秩相关系数，表明我们在该问题及数据上大幅优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2203.11824,
title = {Was that so hard? Estimating human classification difficulty},
author = {Morten Rieger Hannemose and Josefine Vilsbøll Sundgaard and Niels Kvorning Ternov and Rasmus R. Paulsen and Anders Nymark Christensen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.11824},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 2 figures