我们展示了域不变特征学习（DIFL）可以改善深度学习结核筛查算法的域名概括性。众所周知，由于“域移位”，最深入的深度学习算法通常具有难以推广的概念数据分布。在医学成像的背景下，这可能导致意外的偏见，例如从一个患者人口到另一个患者人口的无法概括。我们分析了reset-50分类器的性能，以便用四个最受欢迎的公共数据集在地理上不同的图像来源的核化性筛选的目的。我们表明，如果没有域适应，Reset-50难以通过来自地理分布区域的图像从许多公共结核病筛查数据集之间概括成像分布。然而，随着DIFL的掺入，域外的性能大大提高了。分析标准包括对基线的准确性，灵敏度，特异性和AUC的比较，以及DIFL增强算法。我们得出结论，DIFL在应用跨各种公共数据集时保持结核筛查的易用性，同时在源域图像上保持可接受的准确性。
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激活功能在深神网络中引入非线性。这种非线性有助于神经网络从数据集中更快，有效地学习。在深度学习中，基于类型问题陈述开发和使用许多激活功能。Relu的变体，Swish和Mish是Goto激活功能。Mish功能被认为比Swish相似甚至更好，并且比Relu更好。在本文中，我们提出了一个名为APTX的激活函数，其行为与Mish相似，但需要较少的数学操作来计算。APTX的计算要求较小会加快模型培训的速度，从而减少了深度学习模型的硬件需求。
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