arXiv cs.LG· Andre Guarnier De Mitri, Giovani Decico Lucafo, Miller Matheus Lima Anacleto Rocha, Diego Furtado Silva·· 16 小时前AI 评分32
CAMEL：用于超轻量级视网膜基础模型的跨架构掩码嵌入学习
CAMEL: Cross-Architecture Masked Embedding Learning for Ultra-Lightweight Retinal Foundation Models
AI 导读
研究人员提出跨架构知识蒸馏框架 CAMEL，利用嵌入学习中的非对称掩码策略，将 RETFound 等大型视网膜基础模型的知识迁移至轻量级学生模型。在 4 个数据集上的实验表明，该方法在大幅降低计算复杂度的同时保留了诊断准确率，适用于硬件受限的临床环境部署。
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