Оценка влияния архитектуры визуального энкодера на качество генерации медицинских отчётов; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliographic Details
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2026.— С. 267-271
Main Author:	Пан А. Э.
Other Authors:	Аксёнов А. В. Андрей Владимирович (научный руководитель)
Summary:	Целью исследования является оценка влияния архитектуры визуального энкодера (ConvNeXt, Swin, CLIP, ResNet, DenseNet, EfficientNet, ViT) на качество генерации медицинских отчетов моделью GPT-2. Эксперименты показали, что использование ConvNeXt обеспечивает наилучший баланс метрик (BERTScore 0.892) и вычислительной эффективности по сравнению с классическими свёрточными нейронными сетями и другими трансформерами Текстовый файл
Language:	Russian
Published:	2026
Subjects:	электронный ресурс труды учёных ТПУ генерация медицинских отчетов глубокое обучение компьютерное зрение визуальные энкодеры бэкбон рентгенография
Online Access:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/139096
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=687379

Internet