典型文献
有噪声标注情况下的中医舌色分类方法
文献摘要：
舌色是中医(TCM)望诊最关注的诊察特征之一,自动准确的舌色分类是舌诊客观化研究的重要内容.由于不同类别舌色之间的视觉界限存在模糊性以及医生标注者的主观性等,标注的舌象数据中常含有噪声,影响舌色分类模型的训练.为此,该文提出一种有噪声标注情况下的中医舌色分类方法:首先,提出一种两阶段的数据清洗方法,对含有噪声的标注样本进行识别,并进行清洗;其次,设计一种基于通道注意力机制的轻型卷积神经网络,通过增强特征的表达能力,实现舌色的准确分类;最后,提出一种带有噪声样本过滤机制的知识蒸馏策略,该策略中加入了由教师网络主导的噪声样本过滤机制,进一步剔除噪声样本,同时利用教师网络指导轻型卷积神经网络的训练,提升了分类性能.在自建的中医舌色分类数据集上的实验结果表明,该文提出的舌色分类方法能以较低的计算复杂度,显著提升分类的准确率,达到了93.88％.
文献关键词：
中医舌色分类;噪声标注样本;数据清洗;知识蒸馏;轻型卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
卓力;孙亮亮;张辉;李晓光;张菁
作者机构：
北京工业大学信息学部 北京 100124;北京工业大学计算智能与智能系统北京重点实验室 北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]卓力;孙亮亮;张辉;李晓光;张菁-.有噪声标注情况下的中医舌色分类方法)[J].电子与信息学报,2022(01):89-98
A类：
中医舌色分类,轻型卷积神经网络,噪声标注样本
B类：
分类方法,TCM,望诊,诊察,舌诊客观化,客观化研究,模糊性,主观性,舌象数据,常含,分类模型,两阶段,数据清洗,清洗方法,通道注意力机制,表达能力,过滤机制,知识蒸馏,教师网络,除噪声,分类性能,分类数据,计算复杂度
AB值：
0.252108
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