研究文章
自动检测使用深CNN-LSTM阻塞性睡眠呼吸暂停事件模型
|
| 的名字 |
N |
层 |
单位 |
大小 |
步 |
TAC (%) |
|
| Model_1 |
3 |
Cn_1 |
24 |
125×1 |
1×1 |
94.832 |
| Cn_2 |
24 |
15×1 |
1×1 |
| Cn_3 |
24 |
5×1 |
1×1 |
| Model_2 |
4 |
Cn_1 |
24 |
125×1 |
1×1 |
94.835 |
| Cn_2 |
20. |
100×1 |
1×1 |
| Cn_3 |
24 |
15×1 |
1×1 |
| Cn_4 |
24 |
5×1 |
1×1 |
| Model_3 |
4 |
Cn_1 |
24 |
125×1 |
1×1 |
93.92 |
| Cn_2 |
20. |
50×1 |
1×1 |
| Cn_3 |
20. |
15×1 |
1×1 |
| Cn_4 |
20. |
5×1 |
1×1 |
| Model_4 |
3 |
Cn_1 |
24 |
100×1 |
1×1 |
94.78 |
| Cn_2 |
24 |
15×1 |
1×1 |
| Cn_3 |
24 |
5×1 |
1×1 |
| Model_5 |
2 |
Cn_1 |
30. |
125×1 |
1×1 |
90.4 |
| Cn_2 |
30. |
15×1 |
1×1 |
|
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