Michael C. Hughes

限られたラベル付きデータを使った医療画像の学習方法を評価する研究。

SINCEREは、より良いクラス分離と表現で教師ありコントラスト学習を改善する。

InterLUDEは、ラベル付きデータとラベルなしデータを使ってモデルのパフォーマンスを向上させるよ。