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# medicine
分支：
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## 前端思路
#### *第一步、思路构思*
- *创建web项目，
- *spring-boot作为框架、mybatis作为数据库框架*
- *mysql作为数据库*
- *前端代码使用vue、html、js等语言进行编写*
#### *第二步、创建项目*
- *使用maven创建springboot项目*
- *导入需要的依赖*
#### *第三步、编写代码*
## 图像识别思路
#### *第一步、搜集数据集*
- *文件保存在picture文件夹中*
- *benign 良性乳腺癌图片*
- *malignant 恶性乳腺癌图片*
- *normal 正常乳腺癌图片*
- *以70%作为训练集、30%作为测试集*
#### *第二步、处理数据集*
- *(1) 读取图片*
- *(2) 使用sklearn.model_selection中的train_test_split 分割数据集*
- *(3) 使用plt打印图片*
#### *第三步训练*
- *训练模型选择*
- *使用Microsoft提出的DenseNet201框架进行训练*
- *DenseNet201包含201层卷积层和全连接层*
- *拥有池化操作，非常适合训练模型*
- *激活函数选择*
- *使用softmax作为激活函数*
- $$Softmax(z_{i} )=\frac{e^{z_{i}}}{ {\textstyle \sum_{c=1}^{c} e^{z_{c}}}}$$
其中zi为第i个节点的输出值，
- *损失函数选择*
- *使用二元交叉熵给出*
- $$Loss = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}[y_{i}log(p(y_{i})) + (1-y_{i})(1 - log(p(y_{i})))]$$
- *优化器选择*
- *Nadam优化器*
- *该优化器综合Adam将RMSprop和动量结合起来*
- *优于Adam优化器*
#### *第四步*测试
- *导入图片*
- *使用PIL进行读取图片*
- *使用test pic进行测试*
- *tensorflow load_model进行模型的加载*
- *predict进行模型的预测*
