【摘 要】
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通过研究多种神经网络模型对视网膜图像的分类效果,提出一种基于迁移学习的Inception V3结构的视网膜图像分类方法。该方法所用的Inception V3神经网络模型经过适当地调整与
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572015DY07);国家级大学生创新创业训练计划项目(201810225181)
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通过研究多种神经网络模型对视网膜图像的分类效果,提出一种基于迁移学习的Inception V3结构的视网膜图像分类方法。该方法所用的Inception V3神经网络模型经过适当地调整与训练,不仅继承原网络模型结构稀疏性和高性能运算的优点,而且能对只经过简单预处理的图像数据样本做到高精度分类。将该神经网络模型与自己训练的LeNet、AlexNet模型进行对比实验,结果表明:基于迁移学习的Inception V3神经网络模型不仅收敛速度快,而且分类准确率可以达到89%,整体性能优于另外两种神经网络模型。
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