螺旋桨RNA结构预测竞赛第六名解决方案简介1

螺旋桨RNA结构预测竞赛是基于Python3.7和PaddlePaddle2.0.2框架进行的，参赛队伍逍遥郎1392的队员谢自强提出了一个解决方案，旨在预测RNA碱基序列不成对的概率。该问题的核心在于利用深度学习模型来理解RNA分子的结构，这对于生物学研究具有重要意义。 1. 数据分析： 初赛数据集包含4750条训练数据、250条验证数据和444条测试数据。团队首先遵循官方提供的数据集进行训练，没有额外划分验证集，确保充分利用所有可用信息。 2. 方案分析： - **Baseline方案**：使用官方提供的LSTM模型作为基础，通过训练和验证流程，验证模型功能。 - **模型增大**：将LSTM的层数从8层增加到16层，隐藏层维度从128增加到256，试图通过增大模型容量提高预测精度。 - **增加训练周期**：将训练周期从10个增加到20个，但效果并不显著，模型未达到预期。 - **修改激活函数**：将ReLU替换为Swish激活函数，以改善梯度消失问题，提高模型性能。 - **全数据训练**：将训练和验证数据合并，扩充训练数据量，以确保模型充分学习新加入的信息。 3. 模型融合： 团队选择4个表现较好的模型进行融合，包括原Baseline模型、增大网络的模型、Swish激活函数的模型和全数据训练的模型。融合策略是采用线性加权，为每个模型分配不同的权重，通过多次测试找到最优的权重比例。初赛中，最佳比例为0.8/0.1/0.05/0.05，而在复赛中，由于测试集的变化，比例调整为0.45/0.01/0/0.45，使得团队最终取得了第六名的成绩。 4. 结果复现： 要重现这些结果，需要在AISTUDIO环境中 fork 官方基线系统，删除或重命名自带的`work`文件夹，然后将此方案的代码上传到`work`文件夹。通过运行指定的Python脚本，可以为每个模型生成测试结果，并进行融合，生成最终的predict.files文件。 在整个过程中，团队采用了多种模型优化技术，包括网络结构的调整、激活函数的更换以及数据增强等，体现了对深度学习模型优化的深入理解和实践。通过模型融合，有效地结合了不同模型的优势，实现了性能的提升。这不仅展示了在生物信息学问题上应用机器学习的潜力，也为未来类似问题的解决提供了有价值的参考。