概念TTA
测试时增强
在模型推理阶段对输入施加多种变换并集成预测结果的技术，不改变模型参数，通过增加预测多样性提升鲁棒性和准确率
时间轴 (近 90 天)
10月19日
对于多标签医学图像分类任务，简单的扁平模型配合标签相关性建模和测试时增强，可能比精心设计的多阶段pipeline更有效。
待验证50%
在模型推理阶段对输入施加多种变换并集成预测结果的技术，不改变模型参数，通过增加预测多样性提升鲁棒性和准确率
对于多标签医学图像分类任务，简单的扁平模型配合标签相关性建模和测试时增强，可能比精心设计的多阶段pipeline更有效。