有没有办法在肺癌数据集中使用多类分类指示肺癌的异常类型？

问题描述

制定提示肺癌的异常多分类类型的步骤是什么

请注意，CT 扫描或 X 射线的数据集可在线获取。

目标是使用肺癌数据集

开发指示肺癌的异常的多分类类型

提前致谢

解决方法

您可以在同一个神经网络中完成所有这些工作。实际上。您只需要编写适当的损失函数。 考虑到您的损失函数必须包括：

1. 二元交叉熵损失函数 (BCE) 以检测是否存在癌症。
2. 万一癌症存在：使用交叉熵损失函数进行多类分类。
3. 万一癌症存在：您可以将此问题视为多类分类问题或回归问题。如果使用分类，则与 2) 相同。如果您决定使用回归，则可以使用 L1Loss、MSE 损失或 SmoothL1Loss（根据阈值包括这两者）。

请看一下yolo的损失函数。它与您尝试做的事情没有太大不同：

https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-convolutional-neural/9781789130331/8881054c-f6e6-485c-9c9e-357285bce60a.xhtml