探讨了如何利用DenseNet模型进行癌症图像分类。DenseNet是一种创新的深度学习架构，通过密集连接的网络层次结构，显著提升了模型的性能。该研究专注于应用于转移癌图像分类任务，利用PatchCamelyon (PCam) 数据集进行实验。通过对比不同模型，研究表明DenseNet模型在AUC-ROC和准确率方面均优于传统的ResNet34和VGG19模型，特别是DenseNet201 (TTA)模型在AUC-ROC评分上提升了2.37%，在准确率上提高了2.4%。这些结果表明，DenseNet在癌症图像分析中的应用表现出色，同时数据增强技术也显著提升了模型的分类能力。未来的研究将继续优化DenseNet模型，以进一步提高其在癌症图像分类任务中的效果。
