發(fā)布時(shí)間：2021-07-31 20:02

　　皮膚病是醫(yī)學(xué)上的常見的、多發(fā)性疾病,因此皮膚檢測技術(shù)越來越受關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是常見的皮膚檢測方法,其模型結(jié)構(gòu)會丟失很多信息。CapsNet（膠囊網(wǎng)絡(luò)）是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后的一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CapsNet的矢量化特征能夠較好地表達(dá)空間關(guān)聯(lián)性,每一個(gè)capsule（膠囊）獨(dú)立地服務(wù)各自的任務(wù)。分析了CapsNet的基本結(jié)構(gòu)和主要算法,改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)模型從而避免過擬合現(xiàn)象發(fā)生,試圖基于改進(jìn)CapsNet針對預(yù)處理之后的皮膚圖像進(jìn)行識別,并與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型作對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用改進(jìn)CapsNet對色素性皮膚病進(jìn)行識別可以有較好的識別效果,并且準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)方法高出8%～10%。 

【文章來源】：電子技術(shù)應(yīng)用. 2020,46(11)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

邊緣損失值

重構(gòu)損失值

總損失值

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3314102