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整晚数据集训练 1：10，class_weight 解决不平衡问题，
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数据集减去平均值外，没有其他的预处理方法
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# 初探学习率
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000
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学习率 1e-4 epoch 20 可以完成任务
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001
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学习率 1e-5 epoch 50 和000结果相近，所以选择000参数
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002
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学习率 1e-6 epoch 50 收敛过慢
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# 主要影响F1的是precision
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非整晚数据集训练 1：3.5，class_weight 解决不平衡问题，
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数据集减去平均值外，没有其他的预处理方法
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003
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学习率 1e-5 从目前结果看用整晚数据集也行，不过还没有加入潮式呼吸数据
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以下开始测试预处理方法
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非整晚数据集训练 1：3.5，class_weight 解决不平衡问题，
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数据集减去平均值外，削顶600，归一化
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011
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学习率 1e-5
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非整晚数据集训练 1：3.5，class_weight 解决不平衡问题，
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数据集减去平均值外，使用整体混叠信号Z-score整理数据集
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012
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学习率 1e-4 EPOCH 20
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非整晚数据集训练 1：3.5，class_weight 解决不平衡问题，
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数据集减去平均值外，使用每个片段的混叠信号Z-score整理数据集
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013
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学习率 1e-4 EPOCH 20
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非整晚数据集训练 1：3.5，class_weight 解决不平衡问题，
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数据集减去平均值外，使用大体动检测后缩放
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014
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学习率 1e-4 EPOCH 20
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非整晚数据集训练 1：3.5，仅用质量好的数据训练，class_weight 解决不平衡问题，
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数据集减去平均值外，选上述最好的处理方法
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021
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学习率 1e-4 这个不实现先
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**全量**非整晚数据集训练 1：3.5，class_weight 解决不平衡问题，
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数据集减去平均值外，选上述最好的处理方法
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022
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学习率 1e-4
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