稀疏性就是你所需的：重新思考生物通路指导的深度学习方法

本研究解决了生物信息指导的神经网络在生物医学应用中面临的模型效果与生物相关性不足的问题。我们提出了一个新方法，证明稀疏性比生物通路的相关性更能提升模型性能，并发现随机化模型在多个指标和数据集上的表现与生物指导模型相当，甚至在某些情况下优于其生物指导对手。这一结果提示生物通路注释可能过于嘈杂，应采用我们的标准化方法来系统比较新模型与随机模型之间的差异。

本研究提出了一种新方法，解决生物信息指导的神经网络在生物医学应用中的效果不足。结果表明，稀疏性提升了模型性能，随机化模型在多个指标上优于生物指导模型，暗示生物通路注释可能存在噪声。

模型性能 深度学习 生物医学 生物通路 神经网络 稀疏性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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