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RSS订阅原创 JS 距离,Wasserstein 距离： GAN 训练目标的数学度量方式,生成器图像质量评价指标FID
本文介绍了三种衡量概率分布差异的方法：1）JS散度，基于KL散度改进的对称性度量，取值范围为[0,1]；2）Wasserstein距离（推土机距离），通过最小搬运代价衡量分布差异，显著改善GAN训练稳定性；3）FID指标，利用预训练网络提取特征后计算高斯分布间的Wasserstein距离，是目前评估生成模型的主流方法。三种方法各有特点：JS稳定但易梯度消失，Wasserstein具有几何意义且训练稳定，FID能有效反映生成质量与人类主观感受的匹配度。文章还讨论了WGAN和条件GAN等改进模型的应用场景。
2025-11-12 16:31:12
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原创 matlab谱聚类算法
这篇文章介绍了一个基于谱聚类算法的数据分类流程。首先读取Excel数据并进行归一化处理，计算样本间的欧式距离并转换为相似度矩阵。接着构建图拉普拉斯矩阵，进行特征分解获取前k个特征向量作为新的特征表示。最后使用k-means聚类进行分类预测，计算预测准确率。整个过程包括数据预处理、相似度矩阵构建、谱聚类降维和分类预测等步骤，实现了对27个样本的自动分类。
2025-11-07 19:05:24
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原创 多模态超声肝脏分类
本研究提出MUCM-FLLs模型，通过整合b型超声、彩色多普勒(CDFI)和临床数据等多模态信息实现肝脏病灶分类。实验基于395例患者数据，结果显示多模态融合(83.7%)显著优于单模态(55.0%-61.8%)，最终准确率达92.2%。创新性包括：1)提出梯度调整策略动态平衡多模态学习速度；2)量化分析各模态诊断贡献度。方法上采用Delong检验比较模型AUC差异(p<0.05)，验证了多模态融合的统计显著性优势。该研究为超声智能诊断提供了有效的多模态融合框架。
2025-11-04 16:46:13
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原创 医学图像分割
语义分割：是一种的分类任务，需要对图像的每一个像素点都进行分类预测。实例分割：不仅需要进行像素级分类，还需要基于特定类别来区分实例。总结一下：实例分割是在语义分割的基础上，对同一类别的物体分类疑问：如果一张图片里有三只狗，那么语义分割是分为 三只狗一个mask和 背景一个mask吗？
2025-09-16 22:43:18
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原创 算法练习洛谷普及组
P1011 [NOIP 1998 提高组] 车站P1017 [NOIP 2000 提高组] 进制转换P1014 [NOIP 1999 普及组] Cantor 表P1010 [NOIP 1998 普及组] 幂次方
2025-03-01 15:59:49
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原创 some details
model(data)等价于model.forward(data)，是因为__call__函数中调用了forward函数。forward函数在实例化对象的时候调用。
2023-07-14 16:16:10
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转载 三阶样条插值
图中红色的才是真正的函数图形。一般吧 这种次数越高而插值结果越偏离原函数的现象称为龙格现象。所以在不熟悉曲线运动趋势的前提下，不要轻易使用高次插值。
2023-05-25 20:19:52
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空空如也
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