《表3 不同疾病数据集上疾病预测模型的准确率》
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通过设计不同卷积核大小、卷积核数量等超参数结构的卷积神经网络分别进行实验，我们发现最终选取以上超参数时，疾病预测的性能最好，故本文中采用以上结构的卷积神经网络进行卷积神经网络疾病预测模型的对比实验、融合动态采样的效果提升实验和迁移学习的效果提升研究实验.我们提出的4种模型在准确率、召回率和F1值方面的实验结果分别如表3、表4和表5所示.
| 图表编号 | XD00102900700 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2019.10.01 |
| 作者 | 胡满满、陈旭、孙毓忠、沈曦、王晓青、余天洋、梅御东、肖立、程伟、杨杰、杨焱 |
| 绘制单位 | 中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学、中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学、中国科学院计算技术研究所、中国科学院计算技术研究所、首都医科大学附属北京朝阳医院、南昌大学、中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学、中国科学院计算技术研究所、中国中医科学院西苑医院、中国中医科学院中医药数据中心、中国人民解放军联勤保障部队第九八三医院信息科 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
