本研究采用Keras框架实施迁移学习技术，专注于医学影像数据的二分类问题。通过优化预训练模型参数，有效提升了特定医疗场景下的诊断准确率。
为了解决医学图像的二分类问题（AK 和 SK 两种病症），我们可以采用迁移学习的方法训练神经网络模型，并使用 InceptionV3 结构作为基础架构，在 Keras 框架下进行实现。
### 解决思路
**数据预处理：**
- 首先，读取图片并将其保存为 .npy 格式文件。这种格式便于后续加载。
- 对于标签信息，采用 one-hot 编码形式，并且需要手动添加隐藏在文件夹名称中的标签，然后将这些标签同样以 .npy 文件的形式存储。
**数据集划分：**
- 将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集。这对于模型的评估及防止过拟合非常重要。
**建立神经网络模型：**
- 使用 Keras 构建 InceptionV3 基础架构，但不包含顶层部分，并加载预训练权重。
- 在基础模型之上添加自定义层以适应当前任务需求（二分类），从而构建完整的模型结构。
**优化与评估：**
- 对于训练过程中的超参数调整以及准确率的提高，可以通过交叉验证等方法进行探索性实验。
- 使用测试集对最终模型性能进行全面评价。主要关注指标包括精确率、召回率等，并且在预测单张图片时输出每种类别的概率。
### 实施步骤
**数据加载与保存：**
- 利用 Python 脚本读取医学图像，将其转换为 numpy 数组格式并进行存储。
- 在处理标签方面，需要识别文件夹名称中的信息以确定正确的一热编码形式，并将这些值也保存到 .npy 文件中。
**数据打乱与划分：**
- 通过随机化技术确保训练集、验证集和测试集之间的均匀分布，防止偏差影响模型性能。
- 划分时需注意保持类别比例一致（即所谓的 stratified 分割），以保证每个集合内部的代表性。
### 迁移学习应用
**Keras 中的数据增强与回调函数：**
- 在训练阶段使用数据增强技术可以增加模型泛化能力，减少过拟合风险。
- 回调函数如 LearningRateScheduler 可用于动态调整学习率；ModelCheckpoint 用来保存最佳权重文件；TensorBoard 则提供可视化工具帮助观察训练过程。
**评估指标计算：**
- 使用 Sklearn 库中的相关功能来计算模型在测试集上的准确度、精确度和召回率等重要评价标准，以便更好地理解其性能表现。
5星
