一种双损失函数训练的残差网络和XGBoost的医学图像分类方法.pdfVIP

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2023-06-20 发布于四川
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一种双损失函数训练的残差网络和XGBoost的医学图像分类方法.pdf

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本发明公开了一种双损失函数训练的残差网络和XGBoost的医学图像分类方法，首先，收集医学图像数据集并将其划分为训练集和测试集；其次，对医学图像数据集进行预处理，将图像大小调整为224*224并且进行归一化处理；然后，搭建Resnet50网络作为模型的特征提取层，使用ELU激活函数替换Resnet50网络中残差块中的ReLU激活函数，并采用三元组损失以及中心损失共同训练Resnet50网络；之后，将Resnet50网络的最后一个全连接层移除，使用XGBoost作为模型的分类层；最后，使用训练集训

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113284136 A (43)申请公布日 2021.08.20 (21)申请号 202110690947.X (22)申请日 2021.06.22 (71)申请人南京

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