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基于残差神经网络的宫颈癌细胞识别的改进算法 被引量:2
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作者 夏为为 夏哲雷 +1 位作者 徐良 魏新秀 《电视技术》 2018年第5期90-93,共4页
本文提出了一种基于残差神经网络的改进算法,该算法从迭代的角度出发,通过对训练模型引入动量参数、改变训练样本数量的措施,通过不断地迭代更新参数,对各种超参数进行调整,去除冗余信息及噪声,提高算法的识别率。实验表明本文提出改进... 本文提出了一种基于残差神经网络的改进算法,该算法从迭代的角度出发,通过对训练模型引入动量参数、改变训练样本数量的措施,通过不断地迭代更新参数,对各种超参数进行调整,去除冗余信息及噪声,提高算法的识别率。实验表明本文提出改进的算法具有更高的识别准确率。 展开更多
关键词 深度学习 残差神经网络 宫颈癌细胞图像 图像识别
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