一种基于多通道协同胶囊网络的直肠癌病理学图像分类方法

摘要

一种基于多通道协同胶囊网络的直肠癌病理学图像分类方法，利用胶囊网络的动态路由机制构建网络模型，在特征提取层利用多输入特征融合方式进行图片的特征提取，并在胶囊层并行多个通道来加速训练，然后利用margin loss损失函数对模型进行训练。本发明有效的克服了传统卷积神经网络技术在训练过程中空间信息丢失、不具有旋转、平移不变性等问题，并利用特征融合提高了模型的泛化能力，胶囊层允许通道间协同合作加速训练，能够有效的节约时间成本，减少网络的参数，使网络训练更加的高效的网络。