【摘 要】
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针对传统机器学习人工提取特征耗时耗力,并且提取高质量特征存在一定困难等问题,将基于深度学习的方法,首次结合卷积神经网络和概率神经网络,提出了一种新的模型GoogleNet-PN
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61303079)
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针对传统机器学习人工提取特征耗时耗力,并且提取高质量特征存在一定困难等问题,将基于深度学习的方法,首次结合卷积神经网络和概率神经网络,提出了一种新的模型GoogleNet-PNN,其自动学习特征,避免了手动提取特征的繁琐性,而且结合了PNN训练容易、收敛速度快等特点,在肝病分类的实验中取得了较好的效果;并使用了迁移学习的方法,通过在自然图像集的预训练,然后应用到医学图像,避免了因样本不足而出现的过拟合问题,实验结果最终表明识别准确率要优于其他方法,达到了98%的客观识别率。
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