摘要：
调参需要调什么参数呢? 参考依据什么? 调参顺序是怎样的? 一、需要调节的主要参数（超参数） 1. 学习率（Learning Rate） 作用：控制模型在每次更新权重时的步长。 参考依据：太大会导致震荡不收敛，太小会训练慢、陷入局部最优。 建议范围：0.1 ~ 1e-5，常用 0.001、0.01、 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:40
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摘要：
添加正则项有利于降低网络过拟合的程度。 from keras import regularizers add(Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l1(0.01))) 参数: 正则化项分为l1正则化和l2正则化, 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:35
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摘要：
深度学习的效果越来越好,在一些方面甚至超过了人类水平,为了更好地理解神经网络如何识别特定模式的图像,以及为什么识别结果可以如此准确,需要从更深层次,即识别过程去了解神经网络.一旦了解了识别过程,我们就可以对神经网络做进一步的改进,另一方面也有助于人类理解机器作出决策的过程及原因,这一点在智能医疗中显 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:34
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posted @ 2025-12-24 10:33
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摘要：
输入图像维度:(121, 145, 121) 下采样:(61, 73, 61) 分割成的patch大小:(30, 36, 30) 每个patch与相邻patch之间有一半距离的重叠 总共得到333 = 27 个patch patch_5 利用全脑的分类效果: LSTM的分类效果: 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:33
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摘要：
想法:利用CNN (2D,3D都可以)实现3D影像的分类,网络类型不限,也可以用经典网络. 数据:已有从ADNI(一个公共数据库)上下载的影像,为脑部影像.数量在200例左右,分为正常人和AD患者(AD:阿尔兹海默病),每个类别在100例左右. (数据为.nii格式(一种医学影像格式),可以用pyt 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:30
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载入目标文件夹下的所有指定后缀的文件 ad_path_2 = '/home/ADNI/outcome/AD/FunImgARCFW/' import glob file_list = glob.glob(ad_path_2 + '*.nii') 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:29
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工作机制: 计算出的估计值与真实值做比较,然后得出误差,这里称之为损失函数, 为了使损失函数达到最小值,对其求导,然后向求导结果的相反方向(函数数值下降方向) 微调一点. 如此往复直到误差最小. Adam优化器:Adam优化器是一个比较好的通用优化器, 可以通过反向传播实现渐变下降. 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:28
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名词解释 神经生物学 研究人体神经结构功能,以及疾病状态下神经系统变化的科学 行为 有动机,有目的的行动 行为的决定因素:基因和环境 髓鞘 包裹在轴突外的一层膜,一般在树突没有分布 神经元 神经元即神经细胞,构成神经系统的基本单位 突触 神经元之间进行信息传递的特异性接触部位 神经胶质细胞 分布于神 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:28
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1.选择网络层:是否包含池化层?全连接层有两个,要怎样进行选择? 2.生成热力图: 选择1个类别还是打乱数据将类别分开单独生成热力图? 选择1个样本还是将多个样本取平均? 取平均是针对于特征图通道而言的,生成一张图像的热力图时已经经过了取平均 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:27
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优化器optimizer自己定义 在模型编译中完成 model.compile(optimizer='rmsprop') loss 多分类中 model.compile( loss = 'categorical_crossentropy') 二分类中 loss = 'binary_crossentr 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:26
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https://keras.io/zh/getting-started/sequential-model-guide/ 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:25
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#一个二分类的模型 #使用虚拟数据和虚拟标签 #定义模型 model = Sequential #添加层 #定义输入大小 model.add(Dense(32,activation='relu',input_dim=100)) model.add(Dense(1,activation='sidmoi 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:25
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最后一层全连接层 #二分类 model.add(Dense(1,activation='sigmoid')) #多分类输出长度为类别个数(10分类为10) #多分类activation为softmax model.compile中的优化器 多分类为sgd 二分类为rmsprop sgd中的参数可以定 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:24
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调用LSTM的方法:利用keras直接调用 构建RNN模型 https://github.com/ShadyF/cnn-rnn-classifier/blob/master/cnn_rnn_classifier.py 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:23
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摘要：
将各层添加到sequential()函数中 形成一个整体 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, input_shape 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:22
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作用:让每一层的值在有效的范围内传递下去 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:21
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摘要：
关于脑影像分割的综述 Zeynettin Akkus & Alfiia Galimzianova & Assaf Hoogi & Daniel L. Rubin & Bradley J. Erickson 1.脑肿瘤分割 2.脑组织分割（灰质，白质，脑脊液等） 模态： MRI为主 原因：高对比度，空 阅读全文
posted @ 2025-12-24 10:20
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