https://github.com/rainoffallingstar/deeplearing_tensorflow_shiny

https://github.com/rainoffallingstar/deeplearing_tensorflow_shiny

Last synced: about 2 months ago
JSON representation

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/rainoffallingstar/deeplearing_tensorflow_shiny
• Owner: rainoffallingstar
• License: mit
• Created: 2023-10-23T13:17:07.000Z (almost 3 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-12-20T10:02:44.000Z (over 1 year ago)
• Last Synced: 2025-04-08T08:49:22.165Z (over 1 year ago)
• Language: R
• Size: 33.8 MB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

Awesome Lists containing this project

README

          
### Deep learning tensorflow shiny 

#### 文件构架：

|- app.R

|- data (默认调用本地文件夹名，内应含已处理好的train、validatation文件夹)

|-- train （按文件夹名分类放置）

|-- validation

|-- test_{分类名} （默认调用测试文件夹序列，内置默认全分类的空文件夹，及测试对象的文件）

|- model （默认保存和调用的训练模型文件，以模型名称命名文件夹）

#### workfow

1. 随机划分测试集患者序列

2. 按标签汇总文件，并进行训练集和测试集的增强 （此1-2步骤目前需要另外处理完成，按文件架构处理放置后，使用本shiny应用进行）

3. 设置训练过程参数，如epoch

4. 记录结果

#### roadmap

- 目前完善支持二分类，多分类的测试计算可能需要增强

- 更多的功能，如单个测试模型结果可视化部署或grad-cam等

- 对前处理的支持和引入