Я экспериментирую с алгоритмом локального хеширования чувствительности, который я хочу использовать, чтобы найти сходства пациентов на изображениях компьютерной томографии (КТ).Я построил функции извлечения глубокой нейронной сети.Теперь я хочу сделать снимки нового пациента, извлечь элементы и отправить их вместе со всеми другими (обучающими) функциями пациента с помощью алгоритма LSH, чтобы найти наиболее похожий.
Поскольку функции являются крупнымиЯ думал, что LSH будет хорошим выбором.
Теперь мне интересно, как мне установить гиперпараметры алгоритма для такой задачи.Должен ли каждый пациент получить свое ведро.В примере 100 пациентов, 100 ведер или я должен иметь только одно ведро и положить всех пациентов в него, чтобы получить ближайший?
Все КТ-изображения содержат одинаковые анатомические структуры.
Спасибо за любой совет,
С уважением,
Майкл