斯坦福开发新算法CheXNet，能比放射科医生更好地发现肺炎

来源：ATYUN AI平台  在人工智能可以比人类做得更好的清单上，现在可以加上“诊断出危险的肺部疾病”这一事项了。 斯坦福大学的研究人员在arXiv发表了一篇新的论文，解释了他们开发的卷积神经网络CheXNet是如何做到这一壮举的。CheXNet算法是一个在ChestX-ray14上进行训练的121层的卷积神经网络，这是当前公开的最大的胸部X光数据集，该数据集有超过10万张的胸透X光图，包含了1

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