用于肺炎图像分类的优化卷积神经网络方法

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目前,卷积神经网络(CNN)开始应用在肺炎分类领域。针对层数较浅、结构较为简单的卷积网络对肺炎识别的准确率难以提高的情况,采用深度学习方法,并针对采用深度学习方法时常常需要消耗大量的系统资源,导致卷积网络难以在用户端部署的问题,提出一种使用优化的卷积神经网络的分类方法。首先,根据肺炎图像的特征,选择具有良好图像分类性能的AlexNet与InceptionV3模型;然后,利用医学影像特点对层次更深、结构更加复杂的InceptionV3模型进行预训练;最后,通过知识蒸馏的方法,将训练好的"知识&qu
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