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预训练3D LeNet-5

版本1.0.1(277kb)由 阿米尔Ebrahimi
三维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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在训练集上训练后，我们实现的2D LeNet-5模型在灰度MNIST测试集上达到了98.48%的准确率。为了将可学习的参数从预训练的2D LeNet-5 (MNIST)转移到3D，我们通过第三维复制2D过滤器(重复复制它们)。这是可能的，因为视频或3D图像可以转换成一系列图像切片。在训练过程中，我们期望3D LeNet-5学习每一帧的模式。该模型有大约26万个可学习参数。

简单地，调用“lenet5TL3Dfun()”函数。

引用作为

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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