近年来，人工智能领域发展迅速，深度学习技术^[5]因其强大的特征提取能力，在图像分类识别领域得到广泛的认可，其应用也涉及文字识别、人脸识别、医学图像识别等方面。在医学图像处理领域中，深度学习技术因不受主观因素的干扰，并且能在短时间内处理大量图像数据的同时，拥有较高的识别准确率，所以其识别结果可以辅助医生做出更快、更优的诊断。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）作为最具代表性的深度学习算法之一，在图像处理领域取得了诸多成果^[6]。CNN是一种深度结构的前馈人工神经网络，包含若干个卷积层与池化层，其不仅在图像处理领域具有出色能力，更是直接促进了智能医疗诊断等领域的发展。杜霞^[7]采用深度卷积神经网络的InceptionV4结构对眼底彩照数据集进行分类，成功地实现视网膜图像中四个疾病阶段的划分。