这些预测被称为折外预测（out-of-fold predictions）。 折外预测在机器学习中发挥着重要作用，可以提高模型的泛化性能。 在本文中，将介绍机器学习中的折外预测，主要包括以下几个方面： 折外预测是对不用于训练模型的数据进行的一种样本外预测。 在对看不见的数据进行预测时，折外预测最常用于估计模型的性能。 折外预测可用于构建集成模型，称为堆叠泛化或堆叠集成。 什么是折外预测？ 使用重采样技术例如 k-fold 来评估机器学习算法在数据集上的性能是一种很常见 …

2019年12月12日 · Digital pathology enables remote access or consults and powerful image analysis algorithms. However, the slide digitization process can create artifacts such as out-of-focus (OOF). OOF is often only detected on careful review, potentially causing rescanning, and workflow delays.

2022年2月18日 · 这些预测被称为折外预测（out-of-fold predictions）。 折外预测在机器学习中发挥着重要作用，可以提高模型的泛化性能。 在本文中，将介绍机器学习中的折外预测，主要包括以下几个方面： 折外预测是对不用于训练模型的数据进行的一种样本外预测。 在对看不见的数据进行预测时，折外预测最常用于估计模型的性能。 折外预测可用于构建集成模型，称为堆叠泛化或堆叠集成。 什么是折外预测？ 使用重采样技术例如 k-fold来评估 机器学习算法 在数据集上的 性 …

2022年6月27日 · 本文详细介绍了折外预测（Out-of-Fold）的概念及其在模型评估和集成学习中的应用。 通过K-Fold交叉验证，折外预测能有效评估模型的泛化性能，避免过拟合。 同时，利用折外预测构建的集成模型，如堆叠泛化，可以进一步提高预测准确性。 机器学习 算法 的 模型评估 通常使用 重采样 技术，如 K 折交叉验证。 机器学习模型可以使用 K-Fold 交叉验证技术来提高模型的预测精度。 在交叉验证过程中，预测是在拆分出来的没有用于 模型训练 的测试集上进行 …

(a) Examples of different types of OOF: "global" affecting the whole slide, "regional" affecting a large expanse on a slide, and "local" affecting small tissue or cellular areas. (b) Example of...

2019年12月12日 · We show that the algorithm trained on our semi-synthetic OOF data generalizes well to real OOF regions across tissue types, stains, and scanners. Finally, quantitative OOF maps can flag regions...

2019年8月28日 · "Oof"声音是Roblox游戏中常见的死亡音效，已经成为了该平台的标志性元素之一。 这个插件的创意在于将游戏内的元素带入了用户日常的网上冲浪过程 中 ，每当用户关闭一个标签页，就会听到这个熟悉的“ Oof ”声，给用户带来...

2019年12月12日 · We show that the algorithm trained on our semi-synthetic OOF data generalizes well to real OOF regions across tissue types, stains, and scanners. Finally, quantitative OOF maps can flag regions that might otherwise be misclassified by image analysis algorithms, preventing OOF-induced errors.

the algorithm trained on our semi-synthetic OOF data generalizes well to real OOF regions across tissue types, stains, and scanners. Finally, quantitative OOF maps can flag regions that might otherwise be misclassified by image analysis algorithms, preventing OOF-induced errors.

2019年11月9日 · Original: Shuric Scan by t-PORT (sorry for the clicks that were in the audio)Twitter: twitter.com/LayersPlayersROBLOX: https://www.roblox.com/users/335778218/...