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針對當前皮膚病識別分類面臨的兩個主要問題：一是由于皮膚病種類繁多，病灶外觀的類間相似度高和類內差異化大，尤其是色素性皮膚病，使得皮膚病的識別分類比較困難;二是皮膚病識別算法模型設計存在一定的局限性，識別率還有待進一步提高。為此，以VGG19模型為基礎架構，訓練了一個結構化的深度卷積神經網絡（CNN），實現了色素性皮膚病的自動分類。首先，采用數據增強（裁剪、翻轉、鏡像）對數據進行預處理;其次，將在ImageNet上預訓練好的模型，遷移至增強后的數據集進行調優訓練，訓練過程中通過設置Softmax損失函數的權重，增加少數類判別錯誤的損失，來緩解數據集中存在的類別不平衡問題，提高模型的識別率。實驗采用深度學習框架PyTorch， 在數據集ISIC2017上進行。實驗結果表明，該方法的識別率和敏感性可分別達到71.34% ，70. 01% ，相比未設置損失函數的權重時分別提高了2.84、11. 68個百分點，說明該方法是一種有效的皮膚病識別分類方法。
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