【摘 要】
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为解决基于卷积神经网络（CNN）的糖尿病视网膜病变（DR）图像分类算法上普遍存在模型参数难以训练、易过拟 合的问题,本文提出一种基于迁移学习和支持向量机（SVM）分类器的D R图像分类
【基金项目】
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福建省自然科学面上基金(2016J01297)基于信息融合的糖尿病视网膜病变计算机辅助诊断系统关键技术研究
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为解决基于卷积神经网络（CNN）的糖尿病视网膜病变（DR）图像分类算法上普遍存在模型参数难以训练、易过拟 合的问题,本文提出一种基于迁移学习和支持向量机（SVM）分类器的D R图像分类算法.首先,对 D R图像进行预处理 和数据扩增;其次,采用迁移学习方法预初始化深度学习分类算法中的经典框架VGGNet-16网络的模型参数,固定浅层 网络参数不变,微调深层网络参数;最后,提取VGGNet-16最后一个隐藏层的特征向量训练支持向量机（SVM）分类器判 定 DR图像是否病变.实验结果表明,在 Kaggle-D
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