面向流行病学家的深度学习：神经网络导论
机器学习
2022-02-04 v1
摘要
深度学习方法正日益应用于医学与医疗健康问题。然而，极少有流行病学家接受过这些方法的正式训练。为弥合此差距，本文从流行病学视角介绍深度学习基础。具体而言，本文回顾机器学习核心概念（过拟合、正则化、超参数），阐释若干基础深度学习架构（卷积神经网络、循环神经网络），并总结模型的训练、评估与部署。我们旨在使读者能够参与并批判性评价深度学习的医学应用，促进计算机科学家与流行病学家之间的对话，从而提升该技术应用于医学的安全性与有效性。
引用
@article{arxiv.2202.01319,
title = {Deep Learning for Epidemiologists: An Introduction to Neural Networks},
author = {Stylianos Serghiou and Kathryn Rough},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.01319},
year = {2022}
}
备注
35 pages with 1.5 spacing, 6 figures