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公开(公告)号：CN117765339A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410072254.8
申请日：2024-01-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于高效参数迁移的眼底图像分类方法，包括：1获取患者的眼底图像数据并进行预处理，划分为训练集和测试集；2使用较大学习率和一个训练轮次在眼底图像训练集上训练，保存模型归一化层参数；3用相似度值来衡量模型归一化层参数在训练前后的变化，确定该层参数对眼底图像敏感性；4初始化超参数，根据参数敏感性多次调整模型和进行少量参数训练，找出最优模型。本发明从模型归一化层参数对患者的眼底图像的敏感性出发，通过调整模型结构和训练少量的参数，对模型参数高效迁移，从而实现对眼底图像的准确分类。
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