摘要
本发明公开了一种轻量级CNN结合迁移学习的医学图像分类方法，包括：(1)获取医学图像数据集，并对其预处理，包括调整大小，使用高斯模糊和直方图均衡化进行增强处理，之后将预处理后的医学图像数据集按照一定比例划分得到训练集、验证集以及测试集；(2)构建预训练好的MobileNetV2网络并进行微调，对MobileNetV2网络的损失函数使用L2正则化进行处理，通过贝叶斯优化方法调整MobileNetV2网络中的超参数，之后利用训练集对MobileNetV2网络进行训练，利用验证集对MobileNetV2网络进行验证，得到重新训练好的MobileNetV2网络；(3)将测试集输入重新训练好的MobileNetV2网络，得到分类结果。本发明所述方法提高了分类精度，缩短了MobileNetV2网络的训练时间，并且对于硬件设备的要求不高，适合资源匮乏的地区使用。
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