基于宏操作变异神经架构搜索的色素性皮损图像分类方法

摘要

本发明提供一种基于宏操作变异神经架构搜索的色素性皮损图像分类方法，该方法针对基于人工设计CNN的色素性皮损图像分类方法需要丰富的神经网络设计经验和大量的参数调优的问题，提出了一种基于宏操作变异神经架构搜索的色素性皮损图像分类方法以自动构建面向色素性皮损图像分类的卷积神经网络。首先，通过使用宏操作变异不断地改变父代神经架构的操作类型和连接方式来产生子代，最后进化出一个高性能的色素性皮损分类神经网络。实验结果表明，MOM‑NAS搜索到的卷积神经网络能够取得与前沿方法接近或更好的分类性能，在HAM10000和ISIC2017数据集上分别取得了72.4％和58.5％的平均敏感度。