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在本文中，我们对不同的深度学习方法进行了广泛研究，以检测黑素瘤和皮肤病变癌症。黑素瘤是一种威胁健康的皮肤癌。对早期阶段的正确诊断对完全治愈的成功率至关重要。计算机视觉系统可以利用良性和恶性皮肤癌的图像，以简化皮肤癌的处理。在本研究中，我们尝试了多种神经网络，包括最近的深度学习模型如PNASNet-5-Large、SENet154、InceptionV4。在将显微镜图像喂入网络之前，进行了适当的数据增强。我们在国际皮肤成像合作（ISIC）2018挑战赛中进行了测试。我们的系统在-5-Large模型上达到了最佳验证分数0.76。通过使用更大的训练数据集和精心选择的超参数，进一步改进和优化所提议的方法，提高了性能。代码可在以下地址下载：//github.com/miltonbd/ISIC2018classification
Ashraful Alam Milton（星期三）研究了这个问题。