Context. We study the benefits of using a large public neuroimaging database composed of fMRI statistic maps, in a self-taught learning framework, for improving brain decoding on new tasks. First, we leverage the NeuroVault database to train, on a selection of relevant statistic maps, a convolutional autoencoder to reconstruct these maps. Then, we use this trained encoder to initialize a supervised convolutional neural network to classify tasks or cognitive processes of unseen statistic maps from large collections of the NeuroVault database. Results. We show that such a self-taught learning process always improves the performance of the classifiers but the magnitude of the benefits strongly depends on the number of samples available both for pre-training and finetuning the models and on the complexity of the targeted downstream task. Conclusion. The pre-trained model improves the classification performance and displays more generalizable features, less sensitive to individual differences.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

百篇论文纵览大型语言模型最新研究进展
专知会员服务
69+阅读 · 2023年3月31日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月8日
Arxiv
12+阅读 · 2023年2月7日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
VIP会员
相关VIP内容
百篇论文纵览大型语言模型最新研究进展
专知会员服务
69+阅读 · 2023年3月31日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员