《表4 初始训练参数：基于深度学习的糖尿病视网膜分类方法研究》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于深度学习的糖尿病视网膜分类方法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

实验在Ubuntu16.04 64位系统下，基于深度学习框架Tensorflow2.0.0，以keras为前端完成，采用的硬件平台为GTX1080 GPU（8 GB内存）。数据集按照8∶1∶1的比例随机划分成训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、验证和测试。在采用迁移学习提取糖尿病视网膜图像特征的同时，在Xception模型的最后加入全连接层进行分类训练。实验最初的学习率设为0.1，batch设为32，epoch设为100，用交叉熵函数作为损失函数。模型训练参数设置见表4。