EMTKD на периферійних пристроях: адаптивна дистиляція знань від кількох учителів для стійкої класифікації МРТ серця
doors 2025 · CEUR Workshop Proceedings 3943, с. 42-57
Стислий огляд дослідження
Компактний класифікатор МРТ серця навчається на результатах кількох більших моделей, внесок яких зважується адаптивно. Навчання поєднує перенесення між наборами даних, нерозмічені знімки й диференціальну приватність. Експерименти оцінюють точність класифікації в різних доменах і вплив адаптивного зважування, доменної адаптації та навчання на нерозмічених даних.
Бібліографічне посилання
Формат цитування для вашого видання чи організації звірте із записом у видавця.
Oleksandr Chaban, Eduard Manziuk, Olena Markevych, Sergii Petrovskyi, Pavlo Radiuk. "EMTKD at the Edge: An Adaptive Multi-Teacher Knowledge Distillation for Robust Cardiac MRI Classification". doors 2025 · CEUR Workshop Proceedings 3943, pp. 42-57, 2025.
Перевірте метод на вашій задачі.
Опишіть рішення, яке має підтримувати ваша система, та дані, з якими вона працює. Оцінимо придатність методу, визначимо обсяг прототипу й погодимо, як перевірити якість, час відповіді та вартість його роботи.