基于自编码网络算法在手术器械识别中的应用
打开文本图片集
摘 要：本文先介绍监督学习和无监督学习的概念，然后分析自编码器的特点和结构，并设计自编码网络的结构，最后通过手术器械数据集SID-19对自编码网络进行训练和结果分析。运行结果表明，自编码器是深度学习中的一种非常重要的无监督学习方法，能够从大量无标签的数据中自动学习，得到蕴含在手术器材数据集中器材的有效特征
关键词：自编码；深度学习；无监督学习；手术器材识别算法
深度学习领域主要有两种训练模式：一种是监督学习，即不仅有样本，还有对应的标签；另一种是非监督学习，即只有样本没有标签。（剩余4184字）
