如何提高医学图像的验证准确性

时间：2018-11-11 08:50:03

标签： tensorflow keras computer-vision medical

我正在研究医学X射线图像数据集，试图进行二进制分类。

经过多次尝试，我发现一个模型可以以超过99％的准确度过度拟合我的训练集，但从验证曲线来看，看来我的模型只学习了不相关的细节。 你觉得呢？

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当我尝试引入辍学时，由于糟糕的授权，培训变得异常缓慢。 enter image description here enter image description here

如果我尝试图像增强，效果会更好，但速度会慢得多。 enter image description here enter image description here

我想知道接下来要看什么：

  • 尝试在图像增强模型上运行更多的时代
  • 尝试一些经过医学训练的模型（您知道在哪里看）

您将使用什么作为X射线图像的图像增强参数（最好在Keras中使用）？

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