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申请/专利权人：中移(杭州)信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本发明提供了一种卷积神经网络的训练方法，该卷积神经网络包括输入层、中间层和输出层；该网络训练方法包括：初始化中间层的网络参数；基于输入层接收的训练样本图片，前向传播计算卷积神经网络的期望输出；计算期望输出和所述输出层接收的训练样本图片对应的标签之间的误差；反向传播所述误差，并更新中间层的网络参数；采用交叉熵函数和Dice函数结合成的Dice‑CE函数对误差进行损失评估；在误差被评估为损失最小时，对应的中间层的网络参数作为卷积神经网络的最终参数。通过交叉熵损失函数和Dice函数的结合用于计算损失函数，能够降低多检率，漏检率，最终达到精确分割的效果。
主权项：1.一种卷积神经网络的训练方法，所述卷积神经网络包括输入层、中间层和输出层；其特征在于，所述训练方法包括：初始化所述中间层的网络参数；基于所述输入层接收的训练样本图片，前向传播计算所述卷积神经网络的期望输出；计算所述期望输出和所述输出层接收的所述训练样本图片对应的标签之间的误差；反向传播所述误差，并更新所述中间层的网络参数；采用交叉熵函数和Dice函数结合成的Dice-CE函数对所述误差进行损失评估；在所述误差被评估为损失最小时，对应的所述中间层的网络参数作为所述卷积神经网络的最终参数；其中，所述Dice-CE函数为，其中，为所述交叉熵函数，为所述Dice函数；其中，所述Dice函数表示为： 其中，N为所述训练样本图片的总数，为所述标签，为所述期望输出；其中，所述交叉熵函数表示为： 其中，，ln表示自然对数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中移(杭州)信息技术有限公司 中国移动通信集团有限公司 卷积神经网络的训练方法和病灶分割方法
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