图灵奖得主 LeCun 用来怼 Google 的乳腺癌 AI 论文，有何过人之处？(11)

2020-01-13

2） ‘image-wise’模型（图5（b））独立地对四个视图中的每一个进行预测。相应的预测最后取平均值。

3） ‘side-wise’模型（图5（c））首先连接L-CC和L-MLO ，以及R-CC和R-MLO ，然后分别对每侧乳腺进行预测。

4） ‘joint’模型（图5（d））连接所有四个视图，共同预测两个乳房的恶性和良性概率。

在所有模型中，我们使用四个基于ResNet的22层网络（ResNet-22）作为中间层，计算每个视图的256维隐藏层向量。与标准ResNets相比，该网络具有不同的深度和宽度比例，可用于分辨率非常高的图像。

我们发现“view”模型在验证集上预测恶性/非恶性是最精确的。除非另有说明，否则我们接下来说的都是该模型的结果。

【图4】

A.单个ResNet-22

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