[发明专利]基于相似性保持度量学习方法的青光眼患病概率预测方法有效
| 申请号： | 201911083921.8 | 申请日： | 2019-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN110969191B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 刘萍萍;赵宏伟;王鹏;金白鑫;石立达;周求湛 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 高媛 |
| 地址： | 130012 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于相似性保持度量学习方法的青光眼患病概率预测方法，所述方法使用预训练网络进行初始化，根据特定图像分类任务的需求训练网络，在训练网络中间层时采用单目度量学习损失函数，提升了图像中间层特征特定方向优化能力；在特征归纳预测阶段不对其进行优化，而是仅仅通过交叉熵损失函数优化归纳预测神经网络分类器，减少了待优化网络参数数量；使用单目对比损失函数训练相似性保持特征提取网络，通过调整网络参数得到更适用于青光眼患病概率预测任务的网络模型，训练后的相似性保持特征提取网络在青光眼患病概率预测实验中取得了更优的特征归纳预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相似性 保持 度量 学习方法 青光眼 患病 概率 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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