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1.前言这篇博客主要用于记录VAE的原理部分。一方面便于日后自己的温故学习，另一方面也便于大家的学习和交流。如有不对之处，欢迎评论区指出错误，你我共同进步学习！图均引用自4部分的博客！！！！！！！2.正文这篇博客集各博客之长，比较简洁易懂：因为有的博客交代清楚了原理，但损失函数部分比较

导语：肺癌，作为全球癌症死亡的主要原因之一，其早期筛查对于提高患者生存率至关重要。随着大数据时代的到来，机器视觉技术在医疗影像分析中发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨机器视觉在肺癌筛查中的应用，特别是如何利用大量数据来提高肺结节检测和良恶性判断的准确性。一、肺

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论文信息标题:ConDSeg:AGeneralMedicalImageSegmentationFrameworkviaContrast-DrivenFeatureEnhancement作者:MengqiLei,HaochenWu,XinhuaLv,XinWang机构:中国地质大学（武汉），百度公司发表时间:2024年12月11日会议:AAAI2025论文:https://arxiv.org/p

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分类实战：对图片进行分类其中带标签的训练数据共有11类，每类280个，不带标签的训练数据共6786个，不带标签的数据需要用到半监督学习的方法。上半是对带标签的数据进行训练验证，下半则主要介绍半监督学习及代码复盘1.数据处理（1）数据增广，通过对现有的数据样本进行变换，生成更多数据样

torch.nn是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，专门用于构建和训练神经网络。它提供了一系列用于构建神经网络所需的组件，包括层（Layers）、激活函数（ActivationFunctions）、损失函数（LossFunctions）等。orch.nn模块的核心是nn.Module类，它是所有神经网络组件的基类。通过继承n

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