Shushan Wu等发布Fisher对比学习研究论文

2026年10月29日，Shushan Wu等人在arXiv发布Fisher对比学习（FCL）研究论文。该研究通过正则化Fisher迹准则最大化判别强度，有效缓解自监督对比学习中存在的特征抑制问题，增强表示的鲁棒性与判别性。论文在模拟基准和真实医学场景中验证方法优于自监督基线，并应用于急性早幼粒细胞白血病外部队列诊断，证明其在高维异构数据上的优势。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。