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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开一种基于模型睡眠与唤醒的流式医疗图像数据分类方法，首先收集待训练的医疗图像数据，包括各种不同类别的病理图片及其标注；在唤醒阶段，原始输入经过中间网络转换为特征表示，然后进行缓存并根据现有计算资源进行调度并更新模型。在睡眠阶段，采样器通过回放从缓存数据中提取数据，调度计算资源进行反向传播更新网络，唤醒与睡眠阶段交替进行。本发明通过提出唤醒和睡眠交替进行的框架实现了提高计算效率的效果，同时避免了灾难性遗忘的问题，使得网络可以持续学习新知识，最终达到很好的预测效果。另外，通过在唤醒和睡眠的训练阶段充分考虑计算资源，实现了高效的资源调度，本发明部署方便且适用性强。
主权项：1.一种基于模型睡眠与唤醒的流式医疗图像数据分类方法，其特征在于，首先收集不同类别的医疗图像数据作为训练数据，在初始训练集上进行预训练，然后在唤醒阶段缓存输入并更新输出层，在睡眠阶段进行回放并更新整个模型，最终在预测过程中将输入数据转换为中间特征表示并预测类别；具体包括初始化步骤、唤醒步骤、睡眠步骤和模型推理步骤。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于模型睡眠与唤醒的流式医疗图像数据分类方法
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