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CFBrainAug：反事实脑网络增强用于自闭症 fMRI 诊断
论文提出 CFBrainAug 反事实脑网络学习框架，统一数据增强与反事实解释，通过生成标签翻转但拓扑相似的脑网络扩充决策边界样本。在 ABIDE I 数据集 NYU 站点达到 74.1% 准确率，轻量 SVM 可比肩图深度学习方法。
arXiv cs.LG7 天前
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论文提出 CFBrainAug 反事实脑网络学习框架，统一数据增强与反事实解释，通过生成标签翻转但拓扑相似的脑网络扩充决策边界样本。在 ABIDE I 数据集 NYU 站点达到 74.1% 准确率，轻量 SVM 可比肩图深度学习方法。