462
правки
Изменения
→Идентификация раковых клеток
Другой задачей классификации является обнаружение раковых клеток. Для ее решения используется сверточная нейронная сеть с архитектурой VGG-16, в которой дополнительно после каждой функции активации добавлена [[Batch-normalization|пакетная нормализация]] для регуляризации. Сеть, как и остальные классификаторы изображений микроскопии, принимает на вход изображения с флуоресцентными метками.
Особенностью при обучении сети является использование из-за недостаточного объема данных [[Глубокое обучение|Transfer learning|трансферного обучения]], то есть модель предварительно обучается на другом огромном объеме данных. В данном случае первые 14 слоев сначала обучаются на наборе данных классификации ImageNet, а потом уже происходит обучение для классификации раковых и нормальных клеток. Такая сверточная сеть лучше справляется с задачей классификации клеток по сравнению с экспертом-человеком, особенно на изображениях с недостаточно хорошим качеством.
=== Классификация лейкоцитов ===
