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《MATLAB 实现结合CNN、门控循环单元（GRU）和注意力机制的多输入分类预测模型》
和注意力机制相结合的方法，适用于处理多输入特征的分类任务。学习序列依赖关系，并通过注意力机制增强模型的特征表达，以实现对多输入特征的分类预测。MATLAB实现结合CNN、门控循环单元（GRU）和注意力机制的多输入分类预测模型（包含详细的完整的程序和数据）资源-CSDN文库。MATLAB实现结合CNN、门控循环单元（GRU）和注意力机制的多输入分类预测模型（包含详细的完整的程序和数据）资源-CSDN文库。机制用于为输入的特征分配不同的权重，从而增强重要特征的影响。）和注意力机制的多输入分类预测模型。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144168134
该项目注意事项主要有哪些(多选)
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数据来源和质量
0人
对于异常值，可采用插值或平滑方法修正。
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数据标准化和特征工程
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对数据进行标准化或归一化，以提高模型训练效
0人
结合网格搜索或随机搜索进行超参数优化
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关键参数，通常需要多次实验进行调优
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减少模型复杂度和防止过拟合
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提供详细的用户手册，说明 GUI 界面各项功能和操作流程
0人
核心超参数，需通过交叉验证进行调优
0人
系统的用户界面应当简洁易用
0人
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