人喉表皮样癌细胞图像分类模型是专为细胞图像分类任务设计的深度学习模型，采用了深度卷积神经网络技术。该模型的训练数据来自 HEp-2 细胞图像数据集，该数据集源于 2014 年国际模式识别大会的细胞图像分类竞赛。数据集包括图像分为训练集 (8,701 张图像)、验证集 (2,175 张图像)和测试集 (2,720 张图像)。此外，还提供了一个 .csv 文件，包含两列数据：第一列是图像 ID，与三个数据集中的图像名称相匹配；第二列是细胞图像的类别。该模型借鉴了 AlexNet 的经典结构，以深度卷积神经网络为基础，包括卷积层、池化层和全连接层等组件，具有强大的图像特征学习能力。其主要训练目标是获取 HEp-2 细胞图像分类任务的判别性特征，以提高在验证集和测试集上的分类性能。该模型的训练旨在高效捕获 HEp-2 细胞图像中的关键信息，以便准确地对图像进行分类。