【摘 要】
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不同皮肤病间发病率的差异导致了皮肤病数据类不平衡现象,对使用机器学习方法构建高效、准确的皮肤病诊断模型带来了巨大挑战。本文提出一种融合生成对抗网络(Generative Adv
【机 构】
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北方民族大学计算机科学与工程学院,中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室,云南大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61563001,U1611261;国家重点研发计划No.2016YFB1000505;计算机应用技术宁夏回族自治区重点学科项目资助No.PY1703
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不同皮肤病间发病率的差异导致了皮肤病数据类不平衡现象,对使用机器学习方法构建高效、准确的皮肤病诊断模型带来了巨大挑战。本文提出一种融合生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)和朴素贝叶斯的皮肤病二分类诊断方法:在皮肤病数据集上训练朴素贝叶斯二分类器作为诊断器,创新性地使用GAN为前者生成补充训练样本,使其训练集正负类样本达到平衡。针对皮肤病诊断多分类问题,本文提出一种融合生成对抗网络和朴素贝叶斯的多分类诊断方法:使用GAN和朴素贝叶斯训练皮肤病单病种二分类器,并结合了词频-逆文档频率算法(TF-IDF),将多个二分类器组合成一个多分类器作为诊断器。与6种诊断方法进行了对比实验,本文提出的两种皮肤病诊断方法准确率和召回率均有提升。
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