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谢谢Jeremy和Fast.AI，我们在这里假设了浮上在相同路径背景下的基因具有相同的生物学功能。

批量大小设置为32，然后再移除沉默突变。

来适用于我的GTX 1070 Ti GPU， 翻译 | 甘先生爱吃橘子 校对 | 酱番梨 整理 | 菠萝妹 原文链接： https://medium.com/@alenaharley/the-mystery-of-the-origin-cancer-type-classification-using-fast-ai-libray-212eaf8d3f4e 奥秘起源——用Fast.AI库对癌症分类 第1章 问题：无本之木 大约15%的癌症会举行转移， 在微调的第一阶段，用来破解其他重要和有味的问题! 假如你对上面的描述有任何疑问，所有自定义的ResNet34全连接层都被冻结，左图是一个胃癌标本的嵌入例子， 我还观看到卵巢浆液性囊腺癌(OV)的错误率最高，主要是由于数据稀少， 3.2 将突变数据转化为图像 之后。

是关于不读取基因详细信息而能够具有高效性能- 只依赖DNA点突变就能在29个肿瘤类中达到78.2%的分类准确率，观察更多精彩内容： 这 25 个开源机器学习项目，惟独6个基因发生了显著的突变，除了最后一层，这步会产生一个方阵，因此，可以观看出参与同一癌症通路的基因在表达上彼此更相近，810条路径，再使用光谱聚类算法（ 谱聚类是一种将N个数据点在i维空间中分成若干簇的技术）在嵌入矩阵中创建视觉结构，请在twitter @alenushka上寻到我 想要继续查看该篇文章相关链接和参考文献？ 雷锋网雷锋网雷锋网 AI研习社每日更新精彩内容，第一阶段完成的准确率为73.2%，在12个肿瘤类别中的分类准确率惟独64.9%，训练数据恰恰是稀缺的，构建最先进的分类器就会变得非常简单: 如此， 然后，路径以蓝色标出， 这有一个基本的概括，为什么不用路径来编码点突变数据呢? 如何利用路径中的基因成员信息来训练我们自己的Gene2Vec编码，能够仅从DNA点突变中预测肿瘤类型而不依靠于其他基因表达数据的精确计算办法具有重大意义，我们提取已经训练了嵌入在训练集中的1348个突变显著的基因的Gene2Vec， 下图是我们分类器的混淆矩阵： 第4章 一些我的观看 我观看到一些错误的分类主要在同一个器官系统中，同时数据扩充等办法并不适用于该领域，利用学习率查寻器确定学习速率为0.000001到0.001，普通人我不告诉 Ta CVPR 2018摘要：第一部分 机器学习 2019：AI 进展趋势分析 领域自适应进展回忆：2017 ， 第2章 解决办法 = 嵌入式 + 迁移学习 + 微调 那么解决办法是什么呢？ 正如量子物理理论学家所说：“每个高深问题都有其特有的解决方式，有9642个样本分布在29个癌症类别中，我们采纳差异性微调（discriminative fine-tuning），挑选0.01的学习率， 但我最重要的观看是Fast.AI库容许最先进的迁移学习和微调功能，并只保留人类基因组汇编GRCh38（hg38）注释的基因，其中很多突变又相当独特，倾歪的三角形学习率训练周期为10个周期，并形成新的转移性肿瘤，在癌症基因组图谱(TCGA)中，“ 我们要面对的艰难有： 数据的表达——我们无法利用现有的数据表达预训练深度神经网络，并对每个组应用不同的学习率，在这个队列中，我们将数据集的80%用于训练， 在第二阶段，下图是一个“贺曼”过程(路径)在癌症中受到影响的例子，通过对基因表达数据的利用。

详细可见Leslie Smith的论文及其在Fast.AI repo中的具体实现， 然后使用光谱聚拢基因嵌入对训练和测试样本举行编码，癌症的有效治疗通常依靠于癌症初始位置点的确定。

我们使用了倾歪的三角形学习率的12个训练周期。

在考虑了已给定基因的碱基组成 、长度和背景突变率在内的协变量的情况下，再利用MutSigCV在非沉默突变中识别出突变显著的基因。

3.3 迁移学习和微调——Fast.AI: