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深度卷积神经网络的宫颈癌细胞图像识别

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【作者】 谢欣夏哲雷

【Author】 XIE Xin;XIA Zhelei;College of Information Engineering,China Jiliang University;

【机构】 中国计量大学信息工程学院

【摘要】 在此提出一种改进的深度卷积神经网络模型,该模型通过增加并联卷积层,拓展卷积神经网络宽度实现,有利于提取图像特征,提高网络性能;卷积层中对特征图像采用批量归一化方法进行预处理,加快网络训练.实验结果表明,该模型能更准确地学习宫颈癌细胞图像特征,从而有效降低了分类错误率.

【基金】 浙江省自然科学基金资助项目(No.LY12F01011)
【所属期刊栏目】 信息科学 (2018年02期)
  • 【分类号】TP183;TP391.41
  • 【下载频次】164
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