38、深度学习在乳腺癌检测与引文推荐中的应用

深度学习在乳腺癌检测与引文推荐中的应用

在当今的科技领域，深度学习技术正广泛应用于各个领域，尤其是在医疗和学术研究方面。本文将探讨深度学习在乳腺癌检测和引文推荐系统中的应用，介绍相关模型的原理、性能评估以及与现有模型的比较。

1. 深度学习在乳腺癌检测中的应用

在乳腺癌检测中，深度学习技术展现出了巨大的潜力。研究人员提出了一种基于深度学习的乳腺钼靶计算机辅助诊断（CAD）模型，用于对恶性和良性肿瘤进行分类。

1.1 模型选择与实现

• 模型选择 ：选择GoogLeNet作为主要模型，因为它在各种应用中被证明是可行的，并且与其他著名的卷积神经网络（CNN）模型相比，其参数数量相对较少（约500万，而AlexNet约为6000万），可以降低在数据集上过度拟合的可能性。
• 实现环境 ：使用MATLAB（R2018b）在超级计算机系统上实现模型，该系统配备了9台HPE Apollo 6500服务器，每台服务器配备8个NVIDIA Tesla V100图形处理单元（GPU）和16GB GPU内存，并通过NVLink 2.0连接。
• 优化器 ：使用带有动量的随机梯度下降（SGDM）优化器来寻找最佳的模型参数。初始学习率为0.01，每10个周期将学习率降低0.2倍。
• 数据预处理 ：对所有照片进行直方图均衡化以调整亮度对比度，并将每张图片使用标准双三次插值下采样到224×224像素，以适应预训练的GoogLeNet模型的要求。