Transfusion: Understanding Transfer Learning with Applications to Medical Imaging

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論文URL

https://arxiv.org/pdf/1902.07208.pdf
2019年2月公開

ポイント

• 医療画像（眼底画像、胸部X線）に対する転移学習の効果を調査
  • ImageNetを使っても使わなくても、最終精度に有意差なし
  • 学習スピードは転移学習による効果大
    • パラメータ初期値の平均と分散を学習済みパラメータから決めてやるだけでも学習スピードは速くなる
      • BN層の初期値は何もしない状態（γ＝σ＝1, μ＝β＝0）にする
    • そうは言っても、純粋な転移学習より遅いのでやる意味はない
  • ImageNetでは低層のフィルタはGaborフィルタっぽくなっているが、医療画像のみで学習（ランダム初期値or上記平均＆分散のみ使用時）した場合は、Gaborフィルタは再現されない。
    • 最終的な特徴量は転移学習の有無に寄らず似た感じになる。

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