《表2 两个卷积层的正交实验结果》

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《3D卷积神经网络的结构优化及中枢神经系统药物的识别》

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为了验证上述的0.3Dropout是否增强了模型的鲁棒性，将不使用Dropout和使用0.3Dropout的模型分别对独立测试集进行测试。从图3中看到，使用0.3比例的Dropout层时，模型对独立测试集的泛化能力更好，SPE从81.5%上升到85.2%，ACC，MCC，AUC分别提升了1.9%，0.037，0.016。这表明，通过随机丢弃全连接层30%的神经元，增强了模型的健壮性，使模型在CNS药物与non-CNS药物的识别上具有更好的泛化能力。