CompDiff: Adil ve Sıfır Atışlı Kesişimsel Tıbbi Görüntü Üretimi için Hiyerarşik Bileşimsel Difüzyon

Üretken modeller, daha adil yapay zeka için tıbbi görüntüleme veri kümelerini artırmak amacıyla giderek daha fazla kullanılıyor. Ancak önemli bir varsayım genellikle incelenmiyor: üreticilerin demografik gruplar arasında eşit derecede yüksek kaliteli görüntüler üretip üretmediği. Dengesiz verilerle eğitilen modeller bu dengesizlikleri devralabilir, nadir alt gruplar için sentez kalitesini düşürebilir ve eğitimde bulunmayan demografik kesişimlerle mücadele edebilir. Bunu dengesiz üretici problemi olarak adlandırıyoruz. Kayıp yeniden ağırlıklandırma gibi mevcut çözümler...