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深度学习实践教程3-基于TextCNN的新闻文本分类源码及数据集，支持直接运行

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简介：
本教程提供了一套基于TextCNN模型进行新闻文本分类的完整代码和数据集，方便读者动手实践并深入理解深度学习在自然语言处理中的应用。 中文新闻分类模型采用TextCNN进行训练。TextCNN的主要流程包括：通过不同尺寸的卷积核来获取文本的N-Gram特征；利用最大池化操作突出各个卷积操作提取的关键信息；将这些关键信息拼接后，再经过全连接层组合特征；最后使用交叉熵损失函数对模型进行训练。

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    本项目提供了一套基于深度学习技术的乳腺癌分类解决方案，包括训练模型所需的数据集和源代码。旨在帮助研究人员和医疗工作者提高乳腺癌诊断效率与准确性。 浸润性导管癌（IDC）是乳腺癌中最常见的类型之一。病理学家在对整个组织样本进行侵袭性分级时，通常会关注包含 IDC 的区域。因此，在自动侵袭性分级的预处理步骤中，划定整个组织切片中的 IDC 区域是一个重要环节。 数据集中共有162张乳腺癌（BCa）标本的完整组织切片图像，扫描倍率为40倍。从中提取了277,524个大小为50x50像素的小块图像，其中198,738个小块是非IDC区域，而78,786个小块是IDC阳性区域。每个小块的文件名格式如下：u_xX_yY_classC.png —— 例如，10253_idx5_x1351_y1101_class0.png。其中，“u”代表患者ID（如“10253_idx5”），x和y分别表示小块裁剪位置的横纵坐标值；而C则表示类别，数字为0时意味着非IDC区域，为1时表示该小块属于IDC阳性。