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卷积神经网络：跨层连接-U-Net
2026-06-22
U-Net架构、编码器-解码器与跳跃连接、转置卷积vs上采样+卷积、concat vs add、Dice loss与CE+Dice联合损失、弹性变形数据增强、医学图像分割中的overlap-tile策略
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LDA-线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis)
2026-06-19
PCA将所有的样本作为一个整体对待，寻找一个均方误差最小意义下的最优线性映射，而没有考虑样本的类别属性，它所忽略的投影方向有可能恰恰包含了重要的可分性信息
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kPCA-核主成分分析 (Kernel Principal Component Analysis)
2026-06-19
KPCA（核主成分分析，Kernel PCA） 是PCA的非线性扩展，本质是“先升维，后降维”——通过核函数将数据隐式映射到高维（甚至无穷维）特征空间，再在该空间里做标准的线性PCA，从而在原始空间中捕捉非线性主成分。
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