Michael C. Hughes

Une étude sur les méthodes d'apprentissage avec des données étiquetées limitées en imagerie médicale.

SINCERE améliore l'apprentissage contrastif supervisé avec une meilleure séparation des classes et représentation.

InterLUDE améliore la performance des modèles en utilisant des données étiquetées et non étiquetées.