Abstrakt. Djupt lärande metoder såsom konvolutionella neurala nät har konsekvent överträffat tidigare metoder på utmanande uppgifter såsom tät, semantisk segmentering. De olika föreslagna nätverken fungerar dock på olika sätt, och beteendet påverkas till stor del av arkitektoniska val och utbildningsmiljöer. Detta papper utforskar Ensembler av flera modeller och arkitekturer (EMMA) för robust prestanda genom aggregering av förutsägelser från ett brett spektrum av metoder. Metoden minskar effekten av de enskilda modellernas metaparametrar och risken för att konfigurationen läggs över på en viss databas. EMMA kan ses som en objektiv, generisk modell för djupt lärande som visar sig ge utmärkta resultat och vinna den första positionen i BRADS 2017-tävlingen bland 50+ deltagande lag.
Kamnitsas m.fl. REF föreslog en ensemble av olika modeller och nådde första plats i BraTS 2017 utmaning.
Ensembles of Multiple Models and Architectures for Robust Brain Tumour Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}