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精准度与泛化度的结合：通过预训练的 DenseNet 结合全局平均池化和超参数调整来增强脑肿瘤分类
脑肿瘤死亡率高，治疗选择有限，是全球重大健康问题。这些肿瘤是由脑内细胞异常生长引起的，大小和形状各异，因此，对于医疗专业人员来说，通过磁共振成像 (MRI) 扫描手动检测它们是一项主观且具有挑战性的任务，因此需要自动化解决方案。本研究探讨了深度学习（特别是 DenseNet 架构）自动化脑肿瘤分类的潜力，旨在提高临床应用的准确性和通用性。我们利用了 Figshare 脑肿瘤数据集，该数据集包含 233 名患者的 3,064 张 T1 加权增强 MRI 图像，这些患者患有三种常见肿瘤类型：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。使用来自 ImageNet 的迁移学习评估了四种预训练的深度学习模型——ResNet、EfficientNet、MobileNet 和 DenseNet。DenseNet 实现了最高的测试集准确率 96%，优于 ResNet（91%）、EfficientNet（91%）和 MobileNet（93%）。因此，我们专注于提高 DenseNet 的性能，同时将其视为基础模型。为了增强基础 DenseNet 模型的通用性，我们实施了一种微调方法，该方法采用了正则化技术，包括数据增强、dropout、批量归一化和全局平均池化，并结合了超参数优化。这种增强的 DenseNet 模型实现了 97.1% 的准确率。我们的研究结果证明了 DenseNet 结合迁移学习和微调对脑肿瘤分类的有效性，凸显了其在临床环境中提高诊断准确性和可靠性的潜力。
平衡 RNN 中的记忆与泛化以实现高性能脑机接口
脑机接口 (BMI) 可以恢复瘫痪患者的运动功能，但目前受限于实时解码算法的准确性。使用现代训练技术的循环神经网络 (RNN) 在根据神经信号准确预测运动方面已显示出良好的前景，但尚未在闭环设置中与其他解码算法进行严格评估。在这里，我们将 RNN 与其他神经网络架构进行了比较，使用来自非人类灵长类动物的皮层内信号对手指运动进行实时连续解码。在一指和两指在线任务中，LSTM（一种 RNN）的表现优于卷积和基于 Transformer 的神经网络，平均吞吐量比卷积网络高 18%。在运动集减少的简化任务中，RNN 解码器被允许记住运动模式并匹配健全人的控制。随着不同运动数量的增加，性能逐渐下降，但并没有低于完全连续的解码器性能。最后，在双指任务中，其中一个自由度的输入信号较差，我们使用经过训练的 RNN 恢复了功能控制，这些 RNN 既可以充当运动分类器，也可以充当连续解码器。我们的结果表明，RNN 可以通过学习和生成准确的运动模式来实现功能性实时 BMI 控制。
平衡 RNN 中的记忆与泛化以实现高性能脑机接口
脑机接口 (BMI) 可以恢复瘫痪患者的运动功能，但目前受限于实时解码算法的准确性。使用现代训练技术的循环神经网络 (RNN) 在根据神经信号准确预测运动方面已显示出良好的前景，但尚未在闭环设置中与其他解码算法进行严格评估。在这里，我们将 RNN 与其他神经网络架构进行了比较，使用来自非人类灵长类动物的皮层内信号对手指运动进行实时连续解码。在一指和两指在线任务中，LSTM（一种 RNN）的表现优于卷积和基于 Transformer 的神经网络，平均吞吐量比卷积网络高 18%。在运动集减少的简化任务中，RNN 解码器被允许记住运动模式并匹配健全人的控制。随着不同运动数量的增加，性能逐渐下降，但并没有低于完全连续的解码器性能。最后，在双指任务中，其中一个自由度的输入信号较差，我们使用经过训练的 RNN 恢复了功能控制，这些 RNN 既可以充当运动分类器，也可以充当连续解码器。我们的结果表明，RNN 可以通过学习和生成准确的运动模式来实现功能性实时 BMI 控制。
自动驾驶边缘人工智能算法中的偏差检测与泛化
摘要 — 机器学习模型在对未知数据集进行推理时，通常会对熟悉的组或相似的类集产生有偏差的输出。人们已经研究了神经网络的泛化以解决偏差，这也表明准确度和性能指标（例如精确度和召回率）有所提高，并改进了数据集的验证集。测试和验证集中包含的数据分布和实例在提高神经网络的泛化方面起着重要作用。为了生成无偏的 AI 模型，不仅应对其进行训练以实现高精度并尽量减少误报。目标应该是在计算权重时防止一个类/特征对另一个类/特征占主导地位。本文使用选择性得分和余弦相似度等指标研究了 AI 模型上最先进的对象检测/分类。我们专注于车辆边缘场景的感知任务，这些任务通常包括协作任务和基于权重的模型更新。分析是使用包括数据多样性差异、输入类的视点和组合的案例进行的。我们的结果表明，使用余弦相似度、选择性得分和不变性来衡量训练偏差具有潜力，这为开发未来车辆边缘服务的无偏 AI 模型提供了启示。索引术语 — 偏差、数据多样性、特征相似度、泛化、选择性得分