《表2 CNN训练参数:基于卷积神经网络的脑部CT智能辅助诊断分析方法研究》
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《基于卷积神经网络的脑部CT智能辅助诊断分析方法研究》
文中首先先将这些CT图像的分辨率处理到512*512,然后按照4:1的比例划分为训练集与测试集,接着输入到表1给出的卷积神经网络中。表1的神经网络共包含16个层,其中一个输入层、7个卷积层、5个池化层与3个全连接层,每个层核的大小均列在表1中。表2给出了表1中的卷积网络在训练时使用的相关参数。
图表编号 | XD00185859100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.12.05 |
作者 | 张宏庆、贾利 |
绘制单位 | 潍坊市益都中心医院设备科、潍坊市益都中心医院设备科 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |