基于神经网络架构搜索与特征融合的小样本脉搏波分类方法

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摘要： 基于深度学习的脉搏波分类依赖大量有标注数据，现有脉搏波带有疾病标注的数据少、标注方法不统一，导致模型准确率低、泛化能力弱。针对此问题，提出一种基于神经网络架构搜索与特征融合的小样本脉搏波分类方法。首先，在并行的双维度拆分卷积分支与因果空洞卷积分支中进行态射搜索，每次搜索结束，获取超网络分支的子网络作为候选网络进行训练评估。（剩余14432字）

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