from sklearn.metrics import confusion_matriximport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef plot_confusion_matrix(cm, result_path, title='Confusion Matrix'):plt.figure(figsize=(4, 4), dpi=300)np.

超参设置对训练的影响：（1）学习率（learning rate）学习率（learning rate）是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。学习率可以是恒定的、逐渐降低的，基于动量的或者是自适应的，不同的优化算法决定不同的学习率。为了能够使得梯度下降法有较好的性能，我们需要把学习率的值设定在合适的范围内。学习率过小，会极大降低收敛速度，增加训练时间；学习率过大，可能导致参数在最优解两侧来...

import numpy as npfrom sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score,f1_score,roc_auc_score,recall_score,precision_scorefrom sklearn import metricsfrom matplotlib import pyplotstyles=['fivet

转自github，感谢作者mrgloom的整理链接：https://github.com/mrgloom/awesome-semantic-segmentation Awesome Semantic SegmentationNetworks by architectureSemantic segmentationU-Net [https://arxiv.org/pdf/15...

（最开始接触医学图像分割时写的综述，写的比较幼稚，传上来的时候格式可能有些乱。需要原文的小伙伴可以加我qq：604395564联系，也欢迎做医学图像处理的小伙伴一起交流学习。自己写的，欢迎转载，但请注明出处哦^_^）  摘　要 医学图像分割是决定医学图像在临床诊疗中能否提供可靠依据的关键问题。医学图像分割技术的发展不仅影响到医学图像处理中其他相关技术的发展,如可视化、三维重建等，而且在...

超参设置对训练的影响：（1）学习率（learning rate）学习率（learning rate）是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。学习率可以是恒定的、逐渐降低的，基于动量的或者是自适应的，不同的优化算法决定不同的学习率。为了能够使得梯度下降法有较好的性能，我们需要把学习率的值设定在合适的范围内。学习率过小，会极大降低收敛速度，增加训练时间；学习率过大，可能导致参数在最优解两侧来...

前 言2017 年医疗人工智能发展迅速，产业格局风起云涌。人工智能在医疗领域中的应用已非常广泛，包括医学影像、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管理、病理学等众多领域。人工智能技术呈现与医疗领域不断融合的趋势，其中数据资源、计算能力、算法模型等基础条件的日臻成熟成为行业技术发展的重要力量。在新形势下， 我国医疗人工智能的发展面临着机遇和挑战，技术能力不断增强，但产品和服务仍需完善。本白...

超参设置对训练的影响：（1）学习率（learning rate）学习率（learning rate）是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。学习率可以是恒定的、逐渐降低的，基于动量的或者是自适应的，不同的优化算法决定不同的学习率。为了能够使得梯度下降法有较好的性能，我们需要把学习率的值设定在合适的范围内。学习率过小，会极大降低收敛速度，增加训练时间；学习率过大，可能导致参数在最优解两侧来...

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前 言2017 年医疗人工智能发展迅速，产业格局风起云涌。人工智能在医疗领域中的应用已非常广泛，包括医学影像、临床决策支持、语音识别、药物挖掘、健康管理、病理学等众多领域。人工智能技术呈现与医疗领域不断融合的趋势，其中数据资源、计算能力、算法模型等基础条件的日臻成熟成为行业技术发展的重要力量。在新形势下， 我国医疗人工智能的发展面临着机遇和挑战，技术能力不断增强，但产品和服务仍需完善。本白...