《表2 神经网络参数设置：基于LSTM-CNN的睡眠呼吸暂停与低通气事件实时检测算法研究》

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《基于LSTM-CNN的睡眠呼吸暂停与低通气事件实时检测算法研究》

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训练过程采用十折交叉训练方式，将所有被试十等分，每次循环取其中一份用作测试集，其余用作训练集，循环训练直到测试集覆盖整个数据集合。训练过程中的学习率、批数据尺寸分别设置为0.000 1和8 192。训练终止条件设置如下:在模型连续10批测试数据得到的损失函数不再下降时终止训练过程，并将网络权重还原为在之前训练过程中表现最优的权重。表2所示为本研究得到的最优超参数组合。