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融合具有不同标签集的数据集以改进细胞核分割和分类
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种针对多个具有相关但不相同类别集的数据集进行实例分割和分类的深度神经网络训练方法，适用于各种损失函数、深度神经网络体系结构和应用领域。该方法利用类别层次结构和互斥类别来改善分类性能和推广性能的结果。
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关键要点
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该文介绍了一种针对多个具有相关但不相同类别集的数据集进行实例分割和分类的深度神经网络训练方法。
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该方法适用于各种损失函数、深度神经网络体系结构和应用领域。
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利用类别层次结构和互斥类别来改善分类性能和推广性能的结果。
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深度神经网络在组织病理学图像中进行细胞核分割和分类，帮助病理学家诊断癌症等疾病。
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训练数据集的大小对深度神经网络的准确性具有重要影响。
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