中核集团所属 中国核能电力股份有限公司2024年核电人才联合培养招聘公告简

本文提出了一种卷积神经网络（CNN）模型，用于分析皮肤病变图像。该模型由一个特征提取器和一个分类器组成。特征提取器使用卷积层和池化层提取图像中的相关特征，而分类器使用全连接层对图像进行分类。为了提高模型的鲁棒性，使用了数据增强技术，例如图像旋转和翻转。经过训练，该模型在皮肤病变分类任务上取得了很高的准确率，表明其在皮肤病诊断中的潜在应用价值。

(注：系统自动识别，请以正文为准。)