1、“.....说明模型的实际预测效果越好。为了评估与验证本文所建立的模型泛化能力，选取种蛇类的实际图片，每类图片数为张，上传至系统来查看模型的分类效果，测试结果如表所示。通过实测结果可见模型对于种实际蛇类图片的分类准确率在至，其中眼镜蛇的分类准确率最低，其中有例被分类为黑蛇，分析可能的原因是眼基于模型的蛇类图像识别论文原稿明实际输出与期望输出接近致，模型预测准确率高。线上部署系统概述为了将具有良好预测分类效果的模型部署到生产环境中，实现模型持久化，本文设计开发了款蛇类图像识别系统。系统页面如图所示，主要分为蛇类图像上传模块蛇类图像识别模块以及蛇类知识库模块。其中蛇类图像上传模块功能包括用户图片，上传蛇类图像识别模块功能包括蛇类图像识别分类以及信息提示蛇类知识库模块功能主要包括蛇类查询蛇类类样本数占样本总数的比例，如式所示。基于模型的蛇类图像识别论文原稿。当时......”。

2、“.....可见当期望输出越接近时，即期望输出与实际输出越接近时，损失函数越小，相反期望输出越接近时，损失函数趋于无穷大。由此可见交叉熵损失函数可以直观地解释实际输出与期望输出之间的相近程度交叉熵损失值越小，期望输出与实际输出越相近，分类准确率越高。结果及分析设常包括输入层卷积层池化层全连接层与输出层。输入层的每幅图像数据与卷积层中多个卷积核进行卷积计算生成新的图像特征。池化层针对生成的图像特征图，选择其中的块小区域，计算它的平均值或最大值，实现特征图像各位臵的特征聚合分析，减少特征维度，防止过拟合。全连接层类似于神经网络，负责将之前处理过的特征进行综合评判，输出各分类概率，作为分类器分类的依据。其中，代表正类样本被预测为正类的层神经网络的正向传播过程如图所示，每个层级都含有多个结点，分别为输入层隐含层输出层的结点个数，分别是各层之间的链接权重......”。

3、“.....第层隐含层各神经结点的输出值为，第层隐含层各神经结点的输出值为，输出层各神经结点的输出值为，是各层之间的偏臵值，激活函数为，则第层隐含层各神经结点的输出值可表示为式第层隐含层各神经结点的输出值国内蛇类总数的，其中剧毒类余种。由于我国蛇咬伤情况主要发生于南方热带亚热带的农村偏远地区并且我国蛇伤诊疗标准不统不规范等问题，蛇咬伤总体死亡率和致残率较高，严重危害了国民生命健康。近年来，人工智能迅猛发展，深度学习作为人工智能的重要方法，在图像识别中被广泛应用。本文主要基于迁移学习方式，使用深度学习方法中的卷积神经网络对几类野外常见的蛇类图像进行分类，进而判别其有无毒性。研究隐含层以及输出层，网络过程包括输入的正向传播和误差梯度的反向传播。基于模型的蛇类图像识别论文原稿。使用数据流图来表示计算共享状态以及改变状态的各类操作......”。

4、“.....参数及其更新规则以及输入预处理。数据流图将数据运算或操作视作个节点，各节点间的连接称为边，边中承载流动的计算数据是个多维数组，即张量。数据流图整个计算过程的本质卷积神经网络系统引言据相关数据显示，全世界范围内，毒性蛇类超过种，约占蛇类总数的，其中致命性毒蛇近余种。我国毒性蛇类有余种，约占国内蛇类总数的，其中剧毒类余种。由于我国蛇咬伤情况主要发生于南方热带亚热带的农村偏远地区并且我国蛇伤诊疗标准不统不规范等问题，蛇咬伤总体死亡率和致残率较高，严重危害了国民生命健康。近年来，人工智能迅猛发展，深度学习作为人工智能神经结点的输出值可表示为式输出层各神经结点的输出值可表示为式神经网络的反向传播是将损失误差从输出层向输入层反向传递，在负梯度方向重新调整链接权重。通过正反向传播过程，完成神经网络的步训练，然后利用下组样本数据再次训练......”。

5、“.....就完成了神经网络的训练。卷积神经网络是神经网络发展的产物，属于深层前馈型神经网络，常用于处理图像识别问题基于模型的蛇类图像识别论文原稿在提高野外作业人员应对毒性蛇的安全意识，尽可能避免野外毒蛇咬伤事故的发生。模型与方法深度学习模型深度学习模型属于深层算法模型，由等在年提出。以反向传播算法为核心的神经网络是深度学习模型的核心网络结构，主要包括输入层隐含层以及输出层，网络过程包括输入的正向传播和误差梯度的反向传播。基于模型的蛇类图像识别论文原稿。实现应用程序快速部署和发布。容器还可以在物理机虚拟机端服务器等多个平台上兼容运行，具有良好的移植性容器启动极快，能在亚秒内启动，并且对系统资源的利用率很高，不占用系统额外资源。关键词蛇咬伤迁移学习卷积神经网络系统引言据相关数据显示，全世界范围内，毒性蛇类超过种，约占蛇类总数的......”。

6、“.....我国毒性蛇类有余种，约占采用总体准确率和交叉熵损失函数作为模型的评价指标。总体准确率总体准确率表示正确分类样本数占样本总数的比例，如式所示。其中，代表正类样本被预测为正类的样本数代表正类样本被预测为负类的样本数代表负类样本被预测为正类的样本数代表负类样本被预测为负类的样本数代表正确分类样本总数代表样本总数。交叉熵损失函数交叉熵损失函数表示实际输出概率与期望输出张量数据的流动过程，是对机器学习过程的逻辑描述。是种轻量级的虚拟化容器技术。虚拟化容器技术使开发者不必再为应用程序的安装部署发布以及移植等困扰，通过从开源的镜像库中拉取应用镜像来创建对应的应用程序容器，这些容器自动包含应用程序的各种依赖包和复杂的环境配臵。开发人员在这些装有应用和服务的容器内完成开发工作后，可以直接将容器集成到后续开发流程中重要方法，在图像识别中被广泛应用......”。

7、“.....使用深度学习方法中的卷积神经网络对几类野外常见的蛇类图像进行分类，进而判别其有无毒性。研究旨在提高野外作业人员应对毒性蛇的安全意识，尽可能避免野外毒蛇咬伤事故的发生。模型与方法深度学习模型深度学习模型属于深层算法模型，由等在年提出。以反向传播算法为核心的神经网络是深度学习模型的核心网络结构，主要包括输入层。卷积神经网络通常包括输入层卷积层池化层全连接层与输出层。输入层的每幅图像数据与卷积层中多个卷积核进行卷积计算生成新的图像特征。池化层针对生成的图像特征图，选择其中的块小区域，计算它的平均值或最大值，实现特征图像各位臵的特征聚合分析，减少特征维度，防止过拟合。全连接层类似于神经网络，负责将之前处理过的特征进行综合评判，输出各分类概率，作为分类器分类的依据。关键词蛇咬伤迁移学习率之间的相近程度。层神经网络的正向传播过程如图所示......”。

8、“.....分别为输入层隐含层输出层的结点个数，分别是各层之间的链接权重。设输入层各神经结点的输入值为，第层隐含层各神经结点的输出值为，第层隐含层各神经结点的输出值为，输出层各神经结点的输出值为，是各层之间的偏臵值，激活函数为，则第层隐含层各神经结点的输出值可表示为式第层隐含层基于模型的蛇类图像识别论文原稿任进军，王宁，人工神经网络中损失函数的研究甘肃高师学报，。评价指标为了更好地评估所建立的深度学习模型性能，本文拟，李其斌，呂传柱，梁子敬，张剑锋，王威，赖荣德年中国蛇伤救治专家共识蛇志胡越，罗东阳，花奎，路海明，张学工，关于深度学习的综述与讨论智能系统学报，庄福振，罗平，何清等，迁移学习研究进展软件学报镜蛇在外观颜色上与黑蛇相近，由此导致了识别出现偏差，表明模型识别特征能力还需进步提高。考虑到实测结果准确率与模型总体准确率差异性较小......”。

9、“.....模型具有良好的泛化能力，有定应用价值。结论本文基于深度学习框架，利用迁移学习方法重新训练了卷积神经网络模型，在有限样本数量的情况下重新构建了模型最后的全连接层，实现了种有无毒介以及蛇咬伤急救方案。系统开发平台为专业版，服务器配臵为，核的，代理服务器采用，使用的技术搭建系统前端页面，数据库使用关系型数据库管理系统，服务器后端使用脚本实现数据动态交互，并通过外部命令调用函数接口，实现模型线上识别图像。系统测试模型模型训练迭代次数为余次，分别记录训练集和测试集上模型的总体准确率以及训练过程中交叉熵损失量的变化情况。如图所示，随着训练迭代次数的增加，训练集总体准确率可高达，测试集总体准确率可达到，模型总体准确率表现良好，基本满足模型识别率要求。如图所示，训练初期，交叉熵损失量下降明显，表明实际输出与期望输出间差距不断减小当训练迭代次数达到次时......”。