BatchBench

BatchBench 是一个基于 JUMP-CP 数据集的公开排行榜，专门评测生物医学图像模型在未见实验批次和数据源上的鲁棒性。

BatchBench 的核心评测思路是让参赛模型在训练时接触一部分实验批次，然后在完全未见的批次和数据源上进行测试（留出批次设计）。

BatchBench 提供一个可复现的基准，让域适应、鲁棒性优化等研究方向有了共同的参照系。

BatchBench 的留出批次设定更接近域泛化（Domain Generalization），即模型在训练时完全看不到目标批次。