Изменения

Другой задачей классификации клеток является обнаружение раковых клеток. Для ее решения этой задачи используется сверточная нейронная сеть с архитектурой VGG-16, а также трансферное обучениев 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 сетки является использование трансферного обучения, то есть модель предварительно обучается на другом огромном объеме данных<ref>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30865716/ Ronald Wihal Oei {{---}} Convolutional neural network for cell classification using microscope images of intracellular actin networks, 2019]</ref>В данном случае первые 14 слоев обучаются на наборе данных классификации ImageNet.

Такая сверточная сеть лучше справляется с задачей классификации клеток по сравнению с экспертом-человеком, особенно на изображениях с недостаточно хорошим качеством<ref>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30865716/ Ronald Wihal Oei {{---}} Convolutional neural network for cell classification using microscope images of intracellular actin networks, 2019]</ref>.