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预训练2D LeNet-5

版本1.0.1 (255 KB) 阿米尔Ebrahimi

二维LeNet-5网络的预训练神经网络工具箱模型

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更新2021年5月6日

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该模型在训练集上训练后，在灰度MNIST测试集上达到了98.48%的准确率。它有大约62000个可学习参数。

简单地，调用“lenet5TLfun()”函数。

Ebrahimi, Amir等，“用于MRI图像上阿尔茨海默病检测的卷积神经网络”。医学影像杂志，第8卷，第8期。02，光学工程学报，2012.04,doi:10.1117/1.jmi.8.2.024503。

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邮政编码工具箱	2021年5月6日	1.0.1	相关论文已发表。
邮政编码工具箱	2021年2月16日	1.0.0

MLA	Ebrahimi, Amir等，“用于MRI图像上阿尔茨海默病检测的卷积神经网络”。医学影像杂志，第8卷，第8期。02，光学工程学报，2012.04,doi:10.1117/1.jmi.8.2.024503。
美国心理学协会	Ebrahimi, A.， Luo, S.， &阿尔茨海默病神经成像计划，为。(2021)。用于MRI图像上阿尔茨海默病检测的卷积神经网络。医学影像杂志，8(02)。spy - intl Soc光学工程检索自https://doi.org/10.1117%2F1.jmi.8.2.024503
助理	@文章{Ebrahimi_2021, doi = {10.1117/1.jmi.8.2.024503}， url = {https://doi.org/10.1117%2F1.jmi.8.2.024503}，年= 2021年，月= {apr}，出版商= {{SPIE}-Intl Soc Optical Eng}，卷={8}，号={02}，作者= {Amir Ebrahimi and Suhuai Luo and for the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative}，标题={在{MRI}图像上检测阿尔茨海默病的卷积神经网络}，期刊={医学影像杂志}}