angel-pfizer:深度学习对呼吸音进行分类-源码
深度学习对呼吸音进行分类
CMG Hackathon的数字健康挑战赛第二名
建立了深度学习分类器，以区分生病和未生病的患者。 最终模型-测试装置的准确度为87.6％
质谱图数据
图像变换（均值，方差归一化）
基础：VGG模型经过预训练，带有ImageNet
顶部：密集连接的网络（带有Dropout）
优化器：SGD w /学习率衰减
5冷冻层
去做：
集成学习：在紧密连接的模块之前合并多个模型
平均模型：采用在不同模型上训练的模型，对最终结果进行平均以估计条件
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