文件名称:
littleshot_neuroimaging_classification-源码
开发工具:
文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-25
详细说明：littleshot_neuroimaging_classification
该存储库包含以下论文中执行的实验代码通过Myriam Bontonou，Nicolas Farrugia和Vincent Gripon
抽象的
少拍学习就是解决数据节俭（感应少拍）或标签节俭（感应少拍）问题。 到目前为止，该领域主要由计算机视觉中的应用驱动。 在这项工作中，我们有兴趣强调一下最近推出的少用方法解决神经影像数据问题的能力，这是一个有前途的应用领域。 为此，我们提出了一个基准数据集，并比较了多种学习范例，包括元学习以及各种骨干网络。 我们的实验表明，很少使用的方法可以使用很少的示例来有效地解码大脑信号，并且基于图的主干不会超过简单的结构不可知的解决方案，例如多层感知器。
用法
1.依存关系
Python = 3.6
火炬= 1.3
2.数据集构建
可在NeuroVault [2]（集合6618）上
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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