《表3 验证集基于深度学习的分类准确率(%)》

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《基于浅层与深层特征融合的胃癌前疾病识别》

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验证集基于深度学习的识别结果如表3所示，归一化的混淆矩阵如图9所示。对于总体分类准确率与模型参数量，GoogLeNet模型的性能高于其他模型的性能，尽管ResNet-50与ResNeXt-50表达特征能力更强，由于本研究的图像数据不充足，过高的模型容量可能导致过拟合，影响最终的精度。综合考量，本研究在特征融合模型中选取GoogLeNet来提取图像的深层特征。