.png){kind=icon}
返回
CurvDrop: Data-efficient learning for medical image segmentation
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.displa.2025.103170.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
• 我们研究了样本曲率与数据冗余之间的关系。
• 我们发现曲率最低的训练数据具有模型无关性。
• 我们提出了一种数据选择与训练算法——CurvDrop。
Keyword:
curvature
data redundancy
model-agnostic
data selection
CurvDrop
期刊
IF:
3.4
论文数:
2.3K
被引数:
3.2K
机构
引用论文
暂无论文信息