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Reduction of Overfitting in Diabetes Prediction Using Deep Learning Neural Network

模式识别(心理学) 卷积神经网络 回归 深层神经网络
作者
Akm Ashiquzzaman,Abdul Kawsar Tushar,Rashedul Islam,Dongkoo Shon,Ki Chun Im,Jeong-Ho Park,Dong-Sun Lim,Jong‐Myon Kim
出处
期刊:Lecture notes in electrical engineering 卷期号:: 35-43 被引量:47
标识
DOI:10.1007/978-981-10-6451-7_5
摘要

Accurate prediction of diabetes is an important issue in health prognostics. However, data overfitting degrades the prediction accuracy in diabetes prognosis. In this paper, a reliable prediction system for the disease of diabetes is presented using a dropout method to address the overfitting issue. In the proposed method, deep learning neural network is employed where fully connected layers are followed by dropout layers. The proposed neural network outperforms other state-of-art methods in better prediction scores for the Pima Indians Diabetes Data Set.
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