天琴医疗冯源：深度学习被神话，医疗影像分析要结合传统方法|CCF-GAIR2017

的优化方法在实际应用于上是令人担忧的。作为数学系的毕业生，她期望能有严苛的数学证明它是拟合的。所以，她也看见还有很多传统的方法（如果这么称谓不同于深度自学的方法的话）也很漂亮。

她回应，公司正在将凹优化中的对偶理论应用于到深度自学中，这也是因为她之前博士与工作中对这方面牵涉到颇多。在建模上，他们设计了一套自动化系统，能针对明确的应用于场景，自动建构神经网络结构，自由选择适合的参数，整个过程可以在一周内已完成。

而更进一步的目标，“是让训练过程更加修改，整个过程可以在一天内已完成。”关于半监督与很弱监督自学，以及深度自学与传统方法的融合如何应用于医疗影像领域，冯源都会在9号的CCF-GAIR演说中有所牵涉到。如果你想要近距离理解她和天琴医疗的研究，青睐购票与会。

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