《表3 模型的性能：从高通量测序数据中快速鉴定冠状病毒序列的循环神经网络模型》

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《从高通量测序数据中快速鉴定冠状病毒序列的循环神经网络模型》

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图2为训练集准确率、验证集准确率、验证集敏感性和特异性与迭代次数的关系。从中可见，随着迭代次数的增长，训练集和验证集的准确率分别达到99.99%和99.90%。验证集的敏感性和特异性分别达到99.92%和99.88%。随后，我们用测试集对模型进行评估。当取输出结果>0.5的序列为冠状病毒序列时该GRU模型在测试集的准确率、敏感性和特异性分别为99.89%、99.85%和99.94%（表3）。