《表2 模型的参数说明:CNN多层特征融合与ELM的乳腺疾病诊断方法》
卷积神经网络是一种受生物启发的前馈网络,其特征是稀疏的局部连通性和神经元间的权值共享性。CNN通常由输入层、若干个交替的卷积层和池化层、全连接层以及输出层构成,卷积和池化操作可以自动提取图像中的特征。本文所提出的模型结构包括3个卷积层,分别用C1、C3和C5表示,3个池化层,分别用P2、P4和P6表示,以及1个全连接层F7。该模型中各层的参数如表2所示。
图表编号 | XD00119705600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.02.15 |
作者 | 赵京霞、钱育蓉、南方哲、张晗、行艳妮 |
绘制单位 | 新疆大学软件学院、新疆大学软件学院、新疆大学软件学院、新疆大学软件学院、新疆大学软件学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |