基于EMobileNet的肝硬化图像分类网络研究

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摘 要：为了解决肝硬化病理图像分类准确率低的问题，基于复合卷积神经网络提出了一种更准确的对肝硬化病理图像分类的深度学习模型EMobileNet.EMobileNet是在EfficientNetV2网络的基础上，插入可分离自注意力模块MobileViTv2，并引入四阶龙格-库塔残差块调整MB（剩余12036字）

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