Ученые из Вашингтонского университета разработали метод, который решает проблему нехватки данных при обучении глубоких нейронных сетей для медицинской визуализации. Эта методика, представленная на Международной конференции по машинному обучению (ICML 2024) в Вене, позволяет адаптировать модели глубокого обучения к новым данным, даже если их исходное качество и количество оставляют желать лучшего.