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摘要
摘要
截至目前，在睡眠时序信号分类方面，已经出现了诸如生成对抗网络GAN、
时空图卷积神经网络STGCN等高精度网络模型。然而，这些网络模型也存在着
两个问题：一是睡眠数据PSG通道繁多，且均为采集一百多个夜晚的数据，致
使传统时序信号分类模型参数、浮点计算量庞大，不能在便携式、小型的移动设
备平台进行部署；二是近年来随着深度学习的发展和改进，在模型参数量、浮点
计算量减少的同时，模型的整体性能逐渐下降，模型复杂度降
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