深度学习（DL）在数字病理应用中表现出很大的潜力。诊断DL的解决方案的鲁棒性对于安全的临床部署至关重要。在这项工作中，我们通过增加数字病理学中的DL预测的不确定性估计，可以通过提高一般预测性能或通过检测错误预测性来导致临床应用的价值增加。我们将模型 - 集成方法（MC辍学和深度集成）的有效性与模型 - 不可知方法（测试时间增强，TTA）进行比较。此外，比较了四个不确定性度量。我们的实验专注于两个域改变情景：转移到不同的医疗中心和癌症的不足亚型。我们的结果表明，不确定性估计可以增加一些可靠性并降低对分类阈值选择的敏感性。虽然高级指标和深度集合在我们的比较中表现最佳，但更简单的度量和TTA的附加值很小。重要的是，所有评估的不确定度估计方法的益处通过域移位减少。
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在过去几年中，无监督的学习取得了很大的进展，特别是通过对比的自我监督学习。用于基准测试自我监督学习的主导数据集已经想象，最近的方法正在接近通过完全监督培训实现的性能。然而，ImageNet DataSet在很大程度上是以对象为中心的，并且目前尚不清楚这些方法的广泛不同的数据集和任务，这些方法是非以对象为中心的，例如数字病理学。虽然自我监督的学习已经开始在这个领域探讨了令人鼓舞的结果，但有理由看起来更接近这个环境与自然图像和想象成的不同。在本文中，我们对组织病理学进行了对比学学习的深入分析，引脚指向对比物镜的表现如何不同，由于组织病理学数据的特征。我们提出了一些考虑因素，例如对比目标和超参数调整的观点。在大量的实验中，我们分析了组织分类的下游性能如何受到这些考虑因素的影响。结果指出了对比学习如何减少数字病理中的注释工作，但需要考虑特定的数据集特征。为了充分利用对比学习目标，需要不同的视野和超参数校准。我们的结果为实现组织病理学应用的自我监督学习的全部潜力铺平了道路。
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我们追求一系列研究，试图使深度神经网络的输入输出映射的雅各布频谱规范正规化。在先前的工作依赖上边界技术的同时，我们提供了针对确切光谱规范的方案。我们证明，与以前的光谱正则化技术相比，我们的算法可以提高概括性能，同时保持了防御自然和对抗性噪声的强大保护。此外，我们进一步探讨了一些以前的推理，这些推理是关于雅各布正规化提供的强大对抗保护，并表明它可能具有误导性。
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