【摘 要】
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在本文中,我们提出了一种方法,即使我们只有少量的医学图像(目标域),也可以重用在非医学图像(源域)上训练的网络以提高性能.我们提出的方法首先使用MPDBM训练深度神经网络来
【机 构】
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延安大学 陕西 延安 716000
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在本文中,我们提出了一种方法,即使我们只有少量的医学图像(目标域),也可以重用在非医学图像(源域)上训练的网络以提高性能.我们提出的方法首先使用MPDBM训练深度神经网络来解决源任务.为了评估这种关系,我们将目标域输入到源域训练的深度神经网络中.然后,我们根据输出层的响应计算直方图.在计算直方图后,我们选择与目标域相对应的输出层的变量.然后,以使所选变量作为目标域的输出响应的方式调整参数.在本文中,我们将MNIST数据集用作源域,将X射线CT图像的肺部数据集用作目标域.实验结果表明,该方法可以提高分类性能.
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