本研究解决了医疗图像分类中对卷积神经网络（cnn）架构选择的具体问题，通过迁移学习技术提高了深度学习模型的效率和准确性。论文的关键见解在于使用时间线映射模型来应对主要的图像分类挑战，研究结果为选择最佳和最先进的cnn架构提供了重要依据。
本研究探讨了医疗图像分类中卷积神经网络（cnn）架构的选择，利用迁移学习提高模型的效率和准确性。研究重点在于通过时间线映射模型应对图像分类挑战，为选择最佳cnn架构提供依据。
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