4、自动编码器与迁移学习在医疗图像分析中的应用

自动编码器与迁移学习在医疗图像分析中的应用

1. 自动编码器概述

自动编码器是一类无监督学习算法，与受限玻尔兹曼机（RBMs）类似，旨在揭示数据中的隐藏结构。主成分分析（PCA）试图捕捉输入变量之间的线性关系，并通过线性组合将数据表示在低维空间中，但它无法捕捉输入变量之间的非线性关系。

自动编码器是一种神经网络，能够捕捉输入变量之间的非线性相互作用，同时在隐藏层以不同维度表示输入。通常情况下，隐藏层的维度小于输入层的维度，这是基于高维数据中存在固有的低维结构这一假设。例如，高维图像可以用低维流形表示，自动编码器常被用于发现这种结构。

自动编码器由两部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据 $x$ 投影到隐藏层 $h$，解码器则尝试从隐藏层 $h$ 重构输入。通过最小化重构误差（即解码器重构的输入与原始输入之间的误差）来训练网络的权重。如果输入是连续的，则最小化重构误差的平方和，以学习自动编码器的权重。

自动编码器有多种用途，如学习数据的潜在表示、降噪和特征检测。降噪自动编码器以实际输入的噪声版本作为输入，尝试构建实际输入作为重构的标签。此外，自动编码器还可以用作生成模型，其中一类能够作为生成模型的自动编码器称为变分自动编码器。目前，变分自动编码器和生成对抗网络（GANs）在图像处理领域作为生成模型非常流行。

2. 迁移学习简介

迁移学习是将在特定领域的一个任务中获得的知识转移到类似领域的相关任务中的过程。在深度学习范式中，迁移学习通常指重用预训练模型作为解决另一个问题的起点。计算机视觉和自然语言处理中的问题需要大量数据和计算资源来训练有意义的深度学习模型，而迁移学习在视觉和文本领域变得非常重要，因为它减轻了对大量训