研究文章
一个新的分类方法在超声图像基于转移的良性和恶性甲状腺结节卷积神经网络学习和深
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| 方法 |
F1的分数 |
精度 |
回忆 |
精度 |
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| 两次学习基于LeNet5转移 |
0.9748 |
0.9678 |
0.9671 |
0.9649 |
| 一旦转让根据LeNet5学习 |
0.9584 |
0.9788 |
0.9685 |
0.9635 |
| 两次学习基于VGG16转移 |
0.9657 |
0.9718 |
0.9781 |
0.9742 |
| 一旦转让根据VGG16学习 |
0.9604 |
0.9548 |
0.9685 |
0.9692 |
| 两次转移学习基于初始V3(我们的方法) |
0.9874 |
0.9842 |
0.9684 |
0.9885 |
| 一旦转移学习基于初始V3(我们的方法) |
0.9674 |
0.9747 |
0.9774 |
0.9745 |
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