作者：赵玲玲; 杨辉华; 刘振丙; 潘细朋深度卷积神经网络zca白化线性校正单元dropout方法
摘要：针对深度卷积神经网络能够提取图像的高层特征并对图像进行有效表达.采用基于深度卷积神经网络的改进算法,设计了ZCNN网络结构对乳腺病理细胞图像进行分类研究.首先,对病理图像进行预处理,利用ZCA白化降低数据特征间的相关性,从而降低数据间的冗余.其次,在网络卷积层采用线性校正单元（ReLUs）作为网络的激活函数,加速计算网络输出.最后,在网络精调时,利用dropout方法随机断开池化层的网络节点,可以有效抑制算法的过拟合,提高算法的泛化能力.采用本文方法对benign和actionable两类病理细胞图像的分类,精度达到94.65%.性能上超过了Softmax,PCA以及传统的卷积神经网络.
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