《表1 DCED-Net网络参数配置表》

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《基于无监督深度学习的多模态手术轨迹快速分割方法》

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网络编码器部分由3个传输层和2个密集连接块依次串接组成，解码器部分与之对应，由3个上采样层和2个密集连接块组成，每个密集连接块中包含4个卷积层，每层生成特征图的尺寸相同，特征图增长率设定为6，网络各层的具体配置参数见表1.网络训练策略为最小化均方误差，优化策略采用Adam[14].本文选取Sigmoid函数作为神经网络的激活函数，Sigmoid函数能有效压缩数据，适用于前向传播，其缺点为容易出现梯度消失的问题，而采用的密集连接块结构将梯度信息尽可能地传递给后续网络，有效地平衡了这一缺陷.实验也表明，在众多激活函数中Sigmoid函数有更好的表现.