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鉴于浅层卷积神经网络难以获取图像深层特征、易过度拟合导致分类效率和精度低的问题,因此,设计一种肺部肿瘤图像的深度学习识别模型。在运用样本扩充和迁移学习的基础上,并对AlexNet卷积神经网络进行改善和提升,在每层网络数据输入之前对数据进行归一预处理,同时使用线性整流函数(ReLU),实现对肺部肿瘤表达性特征地快速获取,输出端经由三层全连接层和softmax算法进行分类。实验结果表明,此方法在网络收敛速率和分类精度方面取得更优性能,比基于AlexNet卷积神经网络分类精度提高5.66%以上,且具备良好的健壮性。 相似文献
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