胸片分类器源数据概率校准未能全面跨库迁移

Shamim F、Hussain RA团队公布回顾性跨数据集评测：仅用NIH数据拟合的概率校准器，迁移到其他胸片数据集后并非均能改善表现，区分能力提升也不保证概率校准改善。 这项预印本研究使用公开、去标识化胸片数据，评估三种深度学习架构对心脏增大和胸腔积液的分类。温度缩放在12项主要比较中的9项降低了Brier评分，但在VinBigData胸腔积液任务上，三种架构的Brier评分均升高，表明该任务的概率校准反而变差。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。