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arXiv 论文提出 CAMEL 跨架构蒸馏框架，压缩视网膜基础模型
针对 RETFound 等视网膜基础模型计算开销大、难以在临床部署的问题，论文提出 CAMEL 跨架构掩码嵌入学习蒸馏框架，用非对称掩码策略把大型教师模型知识迁移到轻量学生模型。在四个数据集上，CAMEL 在保持精度的同时大幅降低计算复杂度，适合资源受限的临床环境。
arXiv cs.LG4 小时前
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针对 RETFound 等视网膜基础模型计算开销大、难以在临床部署的问题，论文提出 CAMEL 跨架构掩码嵌入学习蒸馏框架，用非对称掩码策略把大型教师模型知识迁移到轻量学生模型。在四个数据集上，CAMEL 在保持精度的同时大幅降低计算复杂度，适合资源受限的临床环境。