基于深度学习的医学pathway图识别
【学位授予单位】:宁夏大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP18;R318;TP391.41
【图文】:
卷积神经网络是一种前馈神经网络,其核心思想是卷积操作,具有局部连接、权重共享等逡逑特性。近年来,卷积神经网络被广泛应用于图像识别等领域,在许多项目中都取得了很大的成逡逑功[27]。图2-1是卷积神经网络的基本结构,整个网络由输入层、卷积层、激活函数、池化层和逡逑全连接层组成。当输入层的数据为图像时,计算机将其理解为若干个矩阵,再对这些矩阵进行逡逑卷积、池化等操作,将图像中的特征信息提取出来。卷积神经网络的最后一层为全连接层,用逡逑于将前层网络提取到的特征综合在一起。在全连接层,需要计算预测值与真实值之间的差值,逡逑即为损失值(loss),再通过反向传播算法(back-propagation邋algorithm)将loss逐一向前反逡逑馈,完成前面每层参数的更新后向全连接层再次进行传播,反复执行此过程,不断更新参数直逡逑到整个模型收敛为止。逡逑?逦全逡逑输逦卷^邋4----池?…连逦分逡逑入 ̄卜积逦S逦化逦接 ̄^类逡逑逦?前向传播……??反向传播逡逑图2-1卷积神经网络基本构架逡逑2.1.1卷积层逡逑卷积层被用来提取图像中的特征信息,每一次卷积操作的对象是图像中的一块局部区域。逡逑当输入神经网络的数据为一个二维矩阵时,卷积操作的过程如图2-2所示,假设输入矩阵维数逡逑为5X5
卷积神经网络是一种前馈神经网络,其核心思想是卷积操作,具有局部连接、权重共享等逡逑特性。近年来,卷积神经网络被广泛应用于图像识别等领域,在许多项目中都取得了很大的成逡逑功[27]。图2-1是卷积神经网络的基本结构,整个网络由输入层、卷积层、激活函数、池化层和逡逑全连接层组成。当输入层的数据为图像时,计算机将其理解为若干个矩阵,再对这些矩阵进行逡逑卷积、池化等操作,将图像中的特征信息提取出来。卷积神经网络的最后一层为全连接层,用逡逑于将前层网络提取到的特征综合在一起。在全连接层,需要计算预测值与真实值之间的差值,逡逑即为损失值(loss),再通过反向传播算法(back-propagation邋algorithm)将loss逐一向前反逡逑馈,完成前面每层参数的更新后向全连接层再次进行传播,反复执行此过程,不断更新参数直逡逑到整个模型收敛为止。逡逑?逦全逡逑输逦卷^邋4----池?…连逦分逡逑入 ̄卜积逦S逦化逦接 ̄^类逡逑逦?前向传播……??反向传播逡逑图2-1卷积神经网络基本构架逡逑2.1.1卷积层逡逑卷积层被用来提取图像中的特征信息,每一次卷积操作的对象是图像中的一块局部区域。逡逑当输入神经网络的数据为一个二维矩阵时,卷积操作的过程如图2-2所示,假设输入矩阵维数逡逑为5X5
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本文编号:2771994
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