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摘要:
目的 基于遗传算法(GA),设计弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)识别深度神经网络(DNN)模型的自动压缩.方法 鉴于目前DNN的训练和模型压缩过程中涉及过多人为经验因素,提出根据已有数据集使用GA自动迭代生成最适合的网络模型,自动去除原有网络模型冗余的节点和连接,使优化后的模型更加精简.该自动压缩算法在DLBCL数据集上进行了测试,通过计算进化后的最新一代的种群适应度,选择最大适应度的个体进行结构解析,得到最适合的网络结构.结果 经过自动压缩算法的优化迭代,在基本保证原有网络模型识别精度的前提下得到了大幅度精简后的网络模型.通过解析适应度最高的网络模型可见,模型层数较最初模型更加精简,模型参数数量显著降低.结论 该自动压缩方法使用GA自动压缩并生成最适合的模型,简化了模型体量,提升了模型的运行速度,使之更加适合临床应用.
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文献信息
篇名 基于遗传算法的弥漫大B细胞淋巴瘤识别深度神经网络模型自动压缩
来源期刊 军事医学 学科 医学
关键词 深度学习 模型压缩 遗传算法 淋巴瘤,大B细胞,弥漫性
年,卷(期) 2018,(10) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 757-761
页数 5页 分类号 R733.1
字数 3261字 语种 中文
DOI 10.7644/j.issn.1674-9960.2018.10.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 应晓敏 军事科学院军事医学研究院军事认知与脑科学研究所 3 0 0.0 0.0
2 任怀胜 军事科学院军事医学研究院军事认知与脑科学研究所 1 0 0.0 0.0
3 伯晓晨 军事科学院军事医学研究院辐射医学研究所 8 7 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习
模型压缩
遗传算法
淋巴瘤,大B细胞,弥漫性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
军事医学
月刊
1674-9960
11-5950/R
大16开
北京太平路27号
82-757
1956
chi
出版文献量(篇)
4313
总下载数(次)
13
总被引数(次)
15987
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