43、白内障检测与数字集成电路偏置技术研究

白内障检测与数字集成电路偏置技术研究

1. 白内障检测相关技术

1.1 卷积模块

• Inception模块 ：带有 1×1 卷积的 Inception 模块，在单层中同时进行 1×1 卷积、3×3 卷积、5×5 卷积和 3×3 最大池化操作，然后将它们的输出堆叠形成最终输出。最大池化能筛选出必要特征，舍弃不必要特征。
• 全局平均池化 ：用于替代卷积神经网络中的全连接层，可减少模型参数，避免过拟合。将全连接层改为平均池化，设置权重为零，能使准确率提高 0.6%。

1.2 训练分类器

• 中间 SoftMax 分支 ：作为辅助分类器，用于训练。
  | 训练分类器 1 | 训练分类器 2 |
  | — | — |
  | 5×5 平均池化 | 5×5 平均池化（对特征图的 5×5 方块进行下采样并计算平均值，属于 Python 的 Keras 库） |
  | 1×1 卷积（含 128 个滤波器） | 1×1 卷积（常用于减少图像特征图的深度，进行维度缩减） |
  | 1024 全连接层（FC） | 1024 全连接层（FC，输入来自卷积层展平后的数据，1024 表示该层神经元数量） |
  | 1000 全连接层（FC） | 1000 全连接层（FC，与上一层类似，有 1000 个神经元） |
  | SoftMax 层 | SoftMax 层（在输出层前实现，节点数与输出层相同，是将各类概率求和为 1 的激活函数） |