AlexNet 用于医学图像分类的综述
计算机视觉与模式识别
2023-12-25 v2 机器学习
摘要
近年来，深度学习的快速发展使其在医学图像分类领域得到广泛应用。性能不断提升的神经网络模型变体具有一些共性：试图缓解过拟合、提升泛化能力、避免梯度消失与爆炸等。AlexNet 首次利用 dropout 技术缓解过拟合，并使用 ReLU 激活函数避免梯度消失。因此，我们聚焦于对 CNNs 发展作出重大贡献的 AlexNet（2012 年）。在回顾逾 40 篇期刊与会议论文后，我们对 AlexNet 的技术细节、优势及应用领域进行了叙述。
引用
@article{arxiv.2311.08655,
title = {Review of AlexNet for Medical Image Classification},
author = {Wenhao Tang and Junding Sun and Shuihua Wang and Yudong Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.08655},
year = {2023}
}