Недавно занимался задачей, которую в медтехе обсуждают часто, а до рабочего прототипа доходят не все: нужно было научить модель смотреть на рентген грудной клетки и выдавать вероятности по нескольким патологиям сразу. Не сегментация, не генерация отчёта — именно мультилейбл‑классификация, чтобы на выходе было что‑то вроде «плевральный выпот 87%, пневмоторакс 12%».

Полный fine‑tune большой сети на арендованной GPU мне не хотелось: дорого, долго, и есть риск переобучиться на паре десятков тысяч снимков. Поэтому пошёл по пути linear probing — взял тяжёлый предобученный энкодер, заморозил его и обучил только небольшую голову. В итоге macro AUC на валидации вышел 0.9025, обучение уложилось в десяток эпох.

Ниже — как устроен пайплайн, где накосячил с путями к датасету, и почему отказался от горизонтального отражения.