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摘要：文章提出了一种融合多模型结构和注意力机制的深度学习分类方法。通过对比5种适合皮肤疾病分类的神经网络性能，选择ResNet50和Xception构建混合特征提取网络，并加入多头注意力机制，以增强模型间特征的交互和选择能力。实验结果显示，HybridModelv2在皮肤病分类任务中表现优异，在测试集上取得了84.08%的平均精度均值，较最佳单一模型EfficientNetB0提高了1.05个百分点。（剩余5710字）
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基于深度学习的皮肤疾病分类方法研究
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