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2. INPUT: augmented dataset_directory.
3. model_parameters
conv2D, max pool, flatten, D
ense layers and Load data from
dataset_directory
4. break the whole set into training set and
validation set with 80, 20%
5. Instantiate an ImageDataGenerator object for preprocessing
6. IF to use pre
-
formed model THEN
1.
model
Load pre
-
load VGG19 model
2. ENDIF
7. TL
-
AzNet_model
apply transfer learning to model
.
1. freeze or fine
-
tune
the bottom layers of TL
-
AzNet_model.
8. Compile the new model using Adam and categorical_crossentropy
9. Train the model on 100 epochs with a compiled model
10. metrics
[recall, precision, accuracy, AUC, f1
-
score, con_matrix]
11. FOR iterated on
all
-
epochs of phase of training, DO
1.
estimate the model staging, operate metrics with validation set
2.
IF the accuracy is not raising with valid
-
set, THEN
3.
change values of Hyper
-
parameters (learning rate)
4.
ENDIF
5.
ENDFOR
12. check the final model and evaluate performance using metrics
13.
OUTPUT: comparison between the recommended method and previous methods.
1. prediction: four classifications [MILD, V
-
MILD, MODERATE, Non
-
AD]
14. END
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