# 基于卷积神经网络的人体细胞癌症分类模型实现
#### 介绍
基于卷积神经网络的人体细胞癌症分类模型实现,主要使用了GoogleNet、VGG16、Resnet50、AlexNet及Resnet50 +VGG16融合模型进行消融实验,最后Resnet50 +VGG16效果最佳!
#### 软件架构
Pyhton3
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<项目介绍> 基于卷积神经网络的人体细胞癌症分类模型实现 介绍 基于卷积神经网络的人体细胞癌症分类模型实现,主要使用了GoogleNet、VGG16、Resnet50、AlexNet及Resnet50 +VGG16融合模型进行消融实验,最后Resnet50 +VGG16效果最佳! - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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Cell-cancer-recognition-master.zip (5个子文件)
Cell-cancer-recognition-master
VGG16+Resnet50.ipynb 35KB
AlexNet.ipynb 30KB
save_model
.keep 0B
GoogLeNet.ipynb 23KB
README.md 354B
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