基于改良的 SE-InceptionV3 的猴痘病识别模型
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内容提要
利用改进的 SE-InceptionV3 模型,本研究通过在 InceptionV3 框架中嵌入 SENet 模块和 L2 正则化的方式提高了猴痘病的检测准确性,通过对 Kaggle 猴痘数据集的测试,模型在测试集上表现出 96.71% 的显著准确度,在区分多样和复杂病例中,超越了传统方法和深度学习模型,验证了模型在精确度、召回率和 F1 得分方面的优势,不仅提供了对高级 CNN...
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