Few-shot 학습의 episodic sampling, CT 체성분 분할에서 저데이터 환경 성능 향상 — 평균 Dice 0.787 vs 0.758

CT 체성분 분할에서 episodic sampling이 무작위·가중치 샘플링 대비 저데이터 환경에서 평균 Dice 0.787로 0.758·0.762를 앞질렀습니다. 기존 방법이 배치 내 클래스 불균형을 간접적으로만 다루는 반면, episodic sampling은 각 배치에 모든 클래스를 균등히 포함시켜 희소 클래스 노출을 늘립니다. 단, 전체 데이터 환경에서는 세 방법이 비슷했고, 학습 반복 횟수 차이가 성능에 큰 영향을 미친다는 점이 확인됐습니다.

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