对比学习应用-CV
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图像数据的对比学习
要求：
基于无监督/有监督对比学习，设计brain_tumor分类模型。
与完全的监督学习/迁移学习的结果作对比。
评价指标可以是Accuracy、Recall、F1、AUC等。
参考代码：
凌晨
目录
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1 绪论
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1.1 机器学习发展历程
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1.2 深度学习的发展历史
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1.3 特征表示与表示学习
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1.4 深度学习主流框架
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1.5 多模态数据读取实验
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2 全连接神经网络
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2.1 线性模型与感知机
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2.2 前馈神经网络
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2.3 反向传播算法
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2.4 深度宽度模型W&D
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2.5 MLP-Mixer
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2.6 慢病发病风险预警建模
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3 卷积神经网络
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3.1 卷积神经网络原理
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3.2 经典的卷积神经网络模型
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3.3 医学影像诊断
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3.4 医学目标检测
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3.5 医学图像分割
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3.6 医学文本处理
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4 循环神经网络
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4.1 循环神经网络原理
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4.2 LSTM & GRU
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4.3 医学文本处理
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4.4 多变量回归问题建模
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5 注意力机制与Transformer
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5.1 注意力机制原理
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5.2 注意力机制分类
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5.3 自注意力机制
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5.4 Transformer及应用
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5.5 ViT模型及应用
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6 图神经网络
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6.1 图数据概述
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6.2 无监督图表示学习
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6.3 图神经网络原理
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6.4 蛋白质分子性质预测
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7 自监督学习与度量学习
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7.1 Siamese网络架构
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7.2 自监督对比学习
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7.3 有监督对比学习
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7.4 对比学习应用-CV
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7.5 对比学习应用-NLP
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7.6 对比学习应用-Graph
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7.7 多模态对比学习-CLIP
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7.8 自监督重建MAE
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8 深度生成模型
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8.1 变分自动编码器VAE原理
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8.2 生成对抗网络GAN原理
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8.3 Diffusion模型原理
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8.4 可控生成方法
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8.5 医学数据增强
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8.6 跨模态数据生成
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9 深度强化学习
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9.1 多臂赌博机问题
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9.2 马尔科夫决策过程
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9.3 Q-learning
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9.4 策略梯度
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9.5 演员-批判家方法
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9.6 强化学习求解最短路径
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10 深度迁移学习
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10.1 迁移学习概述
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10.2 Fine-Tune范式
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10.3 BERT 原理
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10.4 GPT原理
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10.5 LLM大模型的微调
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10.6 基于对抗学习的迁移
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10.7 多中心医学数据处理
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11 概率图模型
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11.1 贝叶斯定理
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11.2 朴素贝叶斯模型
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11.3 贝叶斯网络
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11.4 临床数据建模
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12 模型蒸馏技术
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12.1 移动计算问题
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12.2 模型蒸馏技术
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12.3 互相学习
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13 联邦学习
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13.1 横向联邦学习模式
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13.2 纵向联邦学习模式
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13.3 联邦迁移学习
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13.4 主要模型方法
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13.5 非独立同分布问题
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14 元学习
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14.1 元学习范式
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14.2 基于度量的学习
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14.3 基于参数初始化
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14.4 双层规划
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14.5 MAML and Reptile
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15 深度学习模型解释
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15.1 可解释性综述
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15.2 可视化解释CAM
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15.3 事后解释post-hoc
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15.4 Shapley值解释
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15.5 局部代理解释LIME
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15.6 反事实解释
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16 终身学习与持续学习
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16.1 终身学习
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16.2 灾难性遗忘
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16.3 持续学习
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17 课程实验说明
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17.1 实验指导书
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17.2 实验报告模板
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17.3 实验参考代码
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17.4 实验参考数据
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17.5 实验案例描述
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