Abstract-Valet av funktioner i hög grad påverkar prestandan av ett vävnadsklassificeringssystem. Trots detta byggs många system med standard, fördefinierade filterbanker som inte är optimerade för just den applikationen. Representation inlärningsmetoder såsom begränsade Boltzmann maskiner kan överträffa dessa standard filterbanker eftersom de lär sig en funktionsbeskrivning direkt från träningsdata. Liksom många andra representation inlärningsmetoder, begränsade Boltzmann maskiner är oövervakade och utbildas med ett generativt inlärningsmål; Detta gör att de kan lära sig representationer från omärkta data, men inte nödvändigtvis producerar funktioner som är optimala för klassificering. I detta dokument föreslår vi den konvolutionella klassificeringen begränsad Boltzmann maskin, som kombinerar ett generativt och ett discriminativt inlärningsmål. Detta gör det möjligt att lära sig filter som är bra både för att beskriva träningsdata och för klassificering. Vi presenterar experiment med funktionsinlärning för lungstrukturklassificering och luftvägsdetektering i CT-bilder. I båda tillämpningarna överträffade en kombination av inlärningsmål rent diskriminativt eller generativt lärande, vilket till exempel ökade noggrannheten i lungvävnadsklassificeringen med 1 till 8 procentenheter. Detta visar att diskriminerande lärande kan hjälpa en annars oövervakad funktionslärare att lära sig filter som är optimerade för klassificering.
I REF föreslås en konvolutionell klassificering begränsad Boltzmann maskin (RBM)-baserade ramverk för att analysera lung CT scan genom att kombinera både generativ och discriminativ representation lärande.
Combining Generative and Discriminative Representation Learning for Lung CT Analysis With Convolutional Restricted Boltzmann Machines
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}