LeFusion을 통해 합성된 데이터를 활용하여 심장 질환 진단 모델의 성능을 높이기 위해서는 몇 가지 방법이 있습니다.
데이터 다양성 증가: LeFusion을 사용하여 합성된 데이터를 기존 데이터셋에 추가하여 데이터 다양성을 증가시킵니다. 다양한 병변 형태와 특성을 반영한 데이터는 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.
Transfer Learning 적용: LeFusion을 통해 생성된 데이터를 사용하여 사전 훈련된 모델에 Transfer Learning을 적용하여 심장 질환 진단 모델을 미세 조정합니다. 이를 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
앙상블 모델 구축: LeFusion을 통해 생성된 데이터를 활용하여 여러 다른 모델을 학습시키고 그 결과를 결합하는 앙상블 모델을 구축합니다. 이를 통해 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.