【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像分类领域，一种基于ba-nodes注意力模块改进pc-darts网络的皮肤癌分类识别神经架构搜索方法。
技术介绍
1、癌症是最主要的致死性疾病，而皮肤癌则是最常见的癌症类型。近几十年来，患皮肤癌的人数大幅度增长，其中黑色素瘤在皮肤癌中虽然患病人数占比不高，但却是最致命的一种。早期的检测和诊断可以极大地提高治疗成功率。然而，早期皮肤癌患者的临床表现与普通的黑色素细胞痣非常相似，仅依靠医生肉眼观察很难进行鉴别，并且与健康皮肤对比识别准确度也较低。广泛应用皮肤镜技术替代传统视觉检查能够显著提高准确率，但由于人工判断存在耗时、易出错和主观性强等问题。因此，自动化识别并诊断异常变异皮肤有助于医生快速准确进行治疗，并提高患者存活率。
2、神经架构搜索有效地解决了自动设计卷积神经网络结构的问题。通过设计搜索策略，在由多种操作组成的庞大候选网络架构空间中，自动设计和优化模型的结构和超参数，以寻找最优的神经架构。早期nas方法计算量巨大且耗时长，需要搜索神经网络所有必要的组成部分。随后出现了基于单元的nas技术，摒弃全局搜索...
【技术保护点】
1.一种基于BA-Nodes注意力模块改进PC-Darts网络的皮肤癌分类识别神经架构搜索方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（1）中对色素皮损数据集进行预处理的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（2）设计注意力机制模块，加入到各节点计算中的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（3）更改搜索空间，并加入1x1卷积操作的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（4）使用ISIC2017数据...
【技术特征摘要】
1.一种基于ba-nodes注意力模块改进pc-darts网络的皮肤癌分类识别神经架构搜索方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（1）中对色素皮损数据集进行预处理的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（2）设计注...
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