Michael C. Hughes

Uno studio che valuta i metodi di apprendimento usando dati etichettati limitati nell'imaging medico.

SINCERE migliora l'apprendimento contrastivo supervisionato con una migliore separazione e rappresentazione delle classi.

InterLUDE migliora le prestazioni del modello usando dati etichettati e non etichettati.