Post by alamin447 on Aug 5, 2023 0:58:42 GMT -4
调整。建模时使用错误率最低的超参数。通过 Pearson 积矩相关系数 (PCC)、Spearman 相关系数 (SCC) 和对 R 2的相对贡献来评估每个模型的性能关于测试数据。使用 vip 包中的 vi 函数评估预测变量的重要性。 为拼接熵而构建的深度学习模型 如图 3 A 所示，我们的模型架构利用 SENet（挤压和激励网络）[ 61] 对特征图进行加权来评估不同滤波器的贡献，并利用
长短期记忆（LSTM）来允许不同特征的交互。所有数Telegram 用户号码列表据按照8:1:1分为训练集、验证集和测试集。我们的模型使用 Adam 算法作为优化器和 10,000 的小批量大小进行训练，以最小化训练集上的均方误差 (MSE)。验证损失在每个训练批次结束时进行评估，并在训练过程中停止，因为我们发现验证数据迹象。训练步骤后，使用梯度加权类
激活图 (Grad-CAM) 算法评估特征的重要性（Grad-cam：通过基于梯度的定位从深度网络进行视觉解释）。深度学习模型是用 Python 3 编写的。 RNA-seq时间序列数据分析 人类六个主要器官（大脑、小脑、睾丸、心脏、肝脏和肾脏）的 RNA-seq 数据集来自 Cardoso-Moreira 等人。（2019）（表 S 1；[ 32]）。该数据集包括受孕后 4 至 20 周的产前发育、从新