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申请/专利权人：沈阳大学
摘要：本发明公开了一种改进的AdamW优化算法应用于胃肠道图像分类的方法，适用于医学图像处理技术。该方法包括以下步骤：数据预处理模块，负责获取胃肠道图像数据并进行预处理，构建数据集，并将处理后的图像随机分割成训练集和测试集；特征提取模块，用于从预处理后的图像中提取关键特征；图像分类模块，采用基于改进的AdamW算法AdamW_ADN算法，对提取后的图像特征进行分类；结果输出模块，用于展示图像分类结果；评估模块，对分类结果进行评估。采用本方法进行胃肠道图像分类可提高识别准确性和效率。
主权项：1.本发明介绍了一种基于改进AdamW优化算法的胃肠道图像分类方法，其特点如下步骤所示：S1.数据预处理模块，负责收集胃肠道图像数据并进行预处理，构建数据集，并将处理后的胃肠道图像随机分为训练集和测试集；S2.特征提取模块，从经过预处理的图像中提取关键特征；S3.图像分类模块，采用基于改进的AdamW算法AdamW_ADN算法，对提取后的图像特征进行分类；S4.结果输出模块，呈现图像分类结果；S5.评估模块，对分类结果进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳大学 一种用于胃肠道图像分类的深度学习优化方法
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