基于AdamW优化算法的胃肠道图像分类应用

摘要

为提高胃肠道图像分类的准确性和稳定性，提出一种基于AdamW的改进优化算法AdamW＿snip。该算法在AdamW的更新过程中引入Hessian矩阵估计与Nesterov动量机制，以进一步提升医学图像分类的性能。为验证AdamW＿snip的优化效果，开展了多组对比实验，与Adam、SGD、AdamW、AdaGrad和RMSProp等优化算法进行比较，并统一采用ResNet18网络架构。实验结果表明，在胃肠道图像测试集上，AdamW＿snip优化算法取得了最高的分类准确率(79.50%)和最低的损失值(0.665 1)。

关键词

胃肠道图片数据集 / AdamW算法 / Hessian矩阵估计 / 权重衰减 / Nesterov动量