Abstrakt. Ökad noggrannhet i förutsägelsen om diabetes kommer att öppna nya gränser inom hälsoprognostiken. Data överpassning är en prestanda-degradering problem i diabetes prognos. I denna studie presenteras ett förutsägelsesystem för diabetessjukdomen där frågan om överbemanning minimeras genom att använda avhoppsmetoden. Djupt lärande neurala nätverk används där båda fullt anslutna lager följs av dropout lager. Utgången prestanda av den föreslagna neurala nätverket visas för att ha överträffat andra state-of-art metoder och det registreras som överlägset den bästa prestandan för Pima Indians Diabetes Data Set.
Ashiquzzaman m.fl. I REF föreslogs en prediktiv ram för diabetes mellitus med hjälp av djupinlärningsmetod där överbemanningen minskas med hjälp av avhoppsmetoden.
Reduction of Overfitting in Diabetes Prediction Using Deep Learning Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}