Prediction-of-Pneumonia:使用胸部X光和转移学习预测肺炎（计算机视觉）
肺炎的预测
使用迁移学习预测肺炎（计算机视觉）
Inception v3是一种广泛使用的图像识别模型，已显示在ImageNet数据集上达到了78.1％以上的精度。 该模型是多年来由多个研究人员提出的许多想法的集合。 它基于原始论文：Szegedy等人的“重新思考计算机视觉的初始架构”。 al。
该模型本身由对称和不对称的构建块组成，包括卷积，平均池，最大池，连接，丢失和完全连接的层。 Batchnorm在整个模型中得到广泛使用，并应用于激活输入。 损耗是通过Softmax计算的。
我们已经对模型进行了微调，以使其可以用于2个新的不同类的分类。
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