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RE: [BME, CS, radiology] 폐결절(pulmonary nodule)을 분류(classification)하기 위한 딥러닝(deep learning)
일반적인 ConvNet 인데 32x32는 5x5 마스크를 쓰고 64x64는 3x3을 두 번 썼다고 표현한 점에서 꼼수(...)가 느껴집니다. 성능 평가의 방법이 또 제 눈을 사로 잡네요. 저도 써먹어봐야겠습니다 +_+ 리뷰 포스팅 오늘도 감사합니다.
논문에서는 약간의 성능 향상이 있었다고 주장하고 있습니다. Tweak은 사실 engineering의 분야이겠지요. 물론 그 구조 변경이나 파라미터 변경에 대한 이론적 근거를 마련하는 일은 또 다른 문제이겠습니다만...
결국 임상 의학 분야에 적용하기 위해서는, 성능 평가도 임상 의학의 룰을 따르게 되는 것이 아닌가 생각해봅니다. 어떠한 측면에서는, 기계적으로 적용되는 측면이 있기도 합니다. 가져다 쓰더니 잘 나오더라...이런 방향의 연구가 참 많지요. 사실은 제대로 가져다 쓰는 것이 중요해보이긴 합니다 :)