XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAdabelief
使用改良的Googlenet预测心脏病...
摘要：根据世界卫生组织（WHO）的数据，诊断心脏病是一项伟大的任务，因为心脏病（HD）是全球最普遍的疾病。我们提出了一种基于心脏声音的方法来处理这一困难问题，因为心脏声音（HS）是检测心脏状况的重要组成部分。在建议的策略中使用了特征提取技术和分类器。我们使用GoogleNet卷积神经网络（CNN）结构进行一些修改，以将HS的最关键属性分开，并且根据这些属性，心脏病被分类为患病或未患病的患病。使用Adabelief Optimizer训练该模型，以调整我们修改的GoogLenet架构的参数。使用Physionet 2016的各种数据集对模型进行了培训和验证。通过将Pascal数据集与Physionet 2016数据集集成在一起，提供了其他培训样本。此外，来自各种来源的各种样本使我们的系统能够更准确地了解日常生活中的声音。我们的结果表明，使用Adabelief Optimizer进行修改的Googlenet架构，训练有素的模型分别在Physionet和合并数据集的看不见的HS录音中获得了100％和99.9％的测试精度。通过将我们提出的模型与这些数据集中的官员Physionet网站上列出的得分最高的方法进行比较，结果显示出显着改进。
图像分类的有效自适应结合
项目：项目 / cifar10＃i t取决于数据集种子：9999＃i t的变化，用于标准化的运行＃均值和标准偏差的变化取决于数据集的不同。 ：[0.24697121432552785，0.2433893940435022，0.2615925905215076]早期_Stopping_patience：10 num_epochs：10 num_epochs：100适应＃使用L r：5E -4＃优化参数EPS：1E − 16＃优化器参数验证_Metric：F1＃f1 -score i用作v a l i i d a t i o n t i o n t i o pretration：true＃foricednet -foricednet -fifficitynet -forificitynet the t i f1 _ r a t i o：0.8 v a l i d _ r a t i o：无＃自动获得t e s t e s t _ r a t i o：无＃自动获得Ensemble_module_list：＃在集合中包含l o c a l o c a l o c a l地址