数据集概述
本数据集为Med-ReLU混合激活函数研究配套数据，包含医学图像分割任务的实验数据集。Med-ReLU结合ReLU与Softsign特性，解决梯度消失与神经元死亡问题，适用于深度学习模型且无需参数调优。数据集支持验证该激活函数在医学图像分割中的性能，包含两个压缩文件。
文件详解
- 文件名称：Knee dataset.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：未提供具体字段信息，推测包含膝关节医学图像分割任务相关的实验数据，用于验证Med-ReLU激活函数的性能。
- 文件名称：Cell Dataset.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：未提供具体字段信息，推测包含细胞医学图像分割任务相关的实验数据，用于验证Med-ReLU激活函数的性能。
适用场景
- 医学图像分割模型优化: 用于测试和验证Med-ReLU激活函数在不同医学图像分割任务（如膝关节、细胞图像分割）中的性能表现。
- 深度学习激活函数研究: 分析Med-ReLU在解决梯度消失、神经元死亡问题上的效果，对比现有激活函数的优势。
- 医学图像处理算法开发: 为医学图像分割领域的深度学习模型提供优化的激活函数选择，提升模型训练稳定性与分割精度。
- 无参数调优模型应用: 探索Med-ReLU在无需手动调参的情况下，对复杂深度学习模型性能的影响。
