Cats, not CAT scans: a study of dataset similarity in transfer learning for 2D medical image classification

相似性(几何) 计算机科学 学习迁移 领域(数学) 人工智能 图像(数学) 先验与后验 数据源 模式识别(心理学) 机器学习 数据挖掘 数学 哲学 认识论 纯数学
作者
Irma van den Brandt,Floris Fok,Bas Mulders,Joaquin Vanschoren,Veronika Cheplygina
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2107.05940
摘要

Transfer learning is a commonly used strategy for medical image classification, especially via pretraining on source data and fine-tuning on target data. There is currently no consensus on how to choose appropriate source data, and in the literature we can find both evidence of favoring large natural image datasets such as ImageNet, and evidence of favoring more specialized medical datasets. In this paper we perform a systematic study with nine source datasets with natural or medical images, and three target medical datasets, all with 2D images. We find that ImageNet is the source leading to the highest performances, but also that larger datasets are not necessarily better. We also study different definitions of data similarity. We show that common intuitions about similarity may be inaccurate, and therefore not sufficient to predict an appropriate source a priori. Finally, we discuss several steps needed for further research in this field, especially with regard to other types (for example 3D) medical images. Our experiments and pretrained models are available via \url{https://www.github.com/vcheplygina/cats-scans}

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