Siena_Chen

摘要： U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 摘要：深度网络的成功训练需要成千上万的注释训练样本，这一点已经得到了广泛的认同。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，依赖于强大的数据扩充，以更有效地使用可用的注释样本。 阅读全文

摘要： Self-Attention GAN Motivation 以往的模型都严重依赖卷积来建模不同区域之间的依赖关系。然而卷积核的大小是有限的，每次卷积操作只能够覆盖像素点周围很小的一块领域。对于一些距离比较远的特征，要捕获到这些特征，就需要多次卷积，计算效率较低；其次，现有的一些优化算法可能无法发现仔 阅读全文

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摘要： 方差（Variance）：Variance的对象是多个模型，是相同分布的不同数据集训练出模型的输出值之间的差异。它刻画的是数据扰动对模型的影响。方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值变化的波动情况（或称为离散情况）。在数学的角度上，表示为：每个预测值与预测均值之差的平方和再求平均数。 阅读全文

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摘要： 新冠肺炎的典型胸部CT表现包括： 磨玻璃影 实变 铺路石征 一些肺部病变的典型CT表现通常不会出现在新冠肺炎中 例如： 胸腔积液，即液体积聚于肺叶外的胸膜腔内，很少见于COVID病例中，通常见于充血性心力衰竭和细菌性肺炎中。 纵隔或肺门淋巴结肿大也几乎不会出现在COVID病例中。这在其他类型的肺炎中 阅读全文

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