کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی و تشخیص شکستگی
به منظور بررسی بهتر فرایندی به نام یادگیری انتقال استفاده می شود. این فرایند بکارگیری ویژگی های بسیار تصفیه شده از CNN های بزرگ آموزش دیده موجود و استفاده از این موارد به عنوان نقطه شروع آموزش یک مدل جدید برای انجام کاری متفاوت است.شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی (به انگلیسی: convolutional neural network) (مخفف انگلیسی: CNN یا ConvNet) رده‌ای از شبکه‌های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.ساختار شبکه‌های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌شده‌است. این ساختار به گونه‌ای است که تک‌نورون‌ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می‌دهند که به آن ناحیه پذیرش گفته می‌شود. نواحی پذیرش نورون‌های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می‌دهند.شبکه‌های عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دسته‌بندی تصاویر به میزان کمتری از پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامی‌گیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته می‌شدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاری‌های انسانی در شبکه‌های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است.تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکه‌های عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستم‌های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شده‌اند. این ویژگی‌ها را می‌توان به عنوان عناصر اصلی برای ساخت تصاویر مانند خطوط و منحنی‌ها تصور کرد که نشان داده شده‌ تا در بسیاری از امور شناسایی تصویر بکار برده شوند. این روش می تواند به میزان قابل توجهی نیازهای محاسباتی مورد نیاز برای آموزش شبکه را کاهش دهد و مزایای بسیاری در مقایسه با آموزش CNN از تراشه دارد. با وجود در دسترس بودن مقادیر گسترده‌ای از داده‌های تصویر، یادگیری انتقال در محیط‌های بالینی نسبتاً کم مورد استفاده قرار گرفته است. دو مقاله چاپ شده اخیر نشان داده است که انتقال یادگیری از CNN های آموزش دیده می‌تواند نتایج تشخیصی در مورد انسان را در دسته بندی ضایعات پوستی و در شناسایی بیماری در تصاویر دیجیتال شبکیه ایجاد کند.
له‌نت
lenet-5 یکی از اولین شبکه‌های عصبی کانولوشن بود و توسعه یادگیری عمیق را ارتقا داد. از سال ۱۹۸۸، پس از سالها تحقیق و تکرارهای موفقیت‌آمیز بسیاری، کار پیشگامان LeNet5 نامگذاری شده‌است. در سال ۱۹۸۹، یان لکون و همکاران در آزمایشگاه‌های بل ابتدا الگوریتم انتشار مجدد را در کاربردهای عملی اعمال کرد و معتقد بود که با یادگیری محدودیت‌های دامنه کار، توانایی یادگیری تعمیم شبکه تا حد زیادی افزایش می‌یابد. او یک شبکه عصبی کانولوشن آموزش دیده را ترکیب کرد که توسط الگوریتم‌های انتشار مجدد برای خواندن شماره‌های دست‌نویس آموزش داده شده و با موفقیت آن را در شناسایی شماره‌های کد پستی دست‌نویس ارائه شده توسط سرویس پستی ایالات متحده اعمال کرد. این نمونه اولیه چیزی بود که بعداً له نت (LeNet) نام گرفت. در همان سال، LeCun در مقاله دیگری یک مسئله کوچک شناسایی رقمی دست‌نویس را توصیف کرد و نشان داد که حتی اگر این مسئله به صورت خطی قابل تفکیک باشد، شبکه‌های تک لایه قابلیت‌های ضعیف تعمیم را به نمایش می‌گذارند. هنگام استفاده از آشکارسازهای ویژگی تغییرناپذیر در یک شبکه چند لایه و محدود، مدل می‌تواند عملکرد بسیار خوبی داشته باشد. وی معتقد بود که این نتایج ثابت می‌کند که به حداقل رساندن تعداد پارامترهای آزاد در شبکه عصبی می‌تواند توانایی تعمیم شبکه عصبی را افزایش دهد. در سال ۱۹۹۰، مقاله آنها کاربرد شبکه‌های انتشار مجدد در شناسایی رقمی دست‌نویس را دوباره توصیف کرد. آنها فقط پیش پردازش حداقل داده‌ها را انجام دادند و مدل با دقت برای این کار طراحی شده و بسیار محدود بود. داده‌های ورودی شامل تصاویر، هر یک حاوی یک عدد بود، و نتایج آزمون داده‌های دیجیتال کد پستی ارائه شده توسط سرویس پستی ایالات متحده نشان که مدل فقط دارای نرخ خطا ۱درصد و میزان رد در حدود ۹درصد بود. تحقیقات آنها برای هشت سال آینده ادامه داشت و در سال ۱۹۹۸، یان لکون، لئون بوتو، یوشوا بنگیو و پاتریک هافنر روش‌های مختلف شناسایی شخصیت دست‌نویس را در کاغذ بررسی کردند و از ارقام دست‌نویس استاندارد برای شناسایی وظایف معیار استفاده کردند. این مدل‌ها مقایسه شده و نتایج آنها نشان داد که این شبکه از همه مدل‌های دیگر بهتر عمل کرده‌است. آنها همچنین نمونه‌هایی از کاربردهای عملی شبکه‌های عصبی، مانند دو سیستم برای شناسایی شخصیت‌های دست‌نویس به‌صورت آنلاین و مدل‌هایی که می‌توانند میلیون‌ها چک در روز را بخوانند، ارائه کردند. این تحقیق موفقیت زیادی کسب کرده و علاقه محققان را به مطالعه شبکه‌های عصبی برانگیخته است. با این وجود که امروزه معماری شبکه‌های عصبی با بهترین عملکرد باز هم همانند شبکه له نت (LeNet) نیست، این شبکه نقطه شروع تعداد زیادی از معماری‌های شبکه عصبی بود و همچنین باعث ایجاد انگیزه در این زمینه شد.