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TOOL · CL_53896 · May 27 · 04:00

新的图变换器模型在肺部炎症分类中实现高精度

一篇研究论文介绍了一种新颖的深度学习架构，用于通过胸部 X 光片对矽肺和肺炎进行分类。该方法将图变换器网络与传统的深度神经网络相结合，并采用平衡交叉熵损失函数。在一个新策划的数据集 SVBCX 上，这些模型的集成实现了 0.9749 的宏 F1 分数和每个类别的 AUC ROC 分数超过 0.99。