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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.
深度卷积神经网络的宫颈癌细胞图像识别
【摘 要】
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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
【机 构】
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中国计量大学信息工程学院
【出 处】
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中国计量大学学报
【发表日期】
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2018年2期
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(No.LY12F01011)
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