本文介绍了一种深度卷积神经网络，旨在解决细胞分类中的数据分布不平衡和噪声问题，特别聚焦于白细胞分类。提出了基于示范集选择的反复学习方法，展示了新模型在分类准确性和效率上的优势，推动了血液病学的诊断进步，并提升了细胞分类的性能。

本文探讨了HemaX模型在白细胞分类和定位中的应用，强调其分类准确性和解释生成的优势。研究比较了不同的可视化解释方法，并提出了一种基于示范集选择的反复学习方法，展示了在血细胞分析中的实用性。同时，介绍了神经元细胞自动机（NCA）在图像恢复和纹理生成中的高效性和灵活性。