For small sample data containing mu

For small sample data containing mutation data, the convergence speed of the BP neural network model becomes slower, it is easy to overfit, it is easy to fall into the local optimum, and the model prediction accuracy is reduced.For small sample data containing mutation data, the convergence speed of the BP neural network model becomes slower, it is easy to overfit, it is easy to fall into the local optimum, and the prediction accuracy of the model is reduced.For the small sample data with mutation data, the convergence speed of BP neural network model is slow, it is easy to over fit and fall into local optimum, and the prediction accuracy of the model is reduced.

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对于包含突变数据的小样本数据，BP神经网络模型的收敛速度变慢，容易过拟合，容易陷入局部最优，从而降低了模型的预测精度。 对于包含突变数据的小样本数据，BP神经网络模型的收敛速度变慢，容易过拟合，容易陷入局部最优，并且降低了模型的预测精度。 对于带有突变数据的小样本数据，BP神经网络模型的收敛速度慢，容易过拟合并陷入局部最优，降低了模型的预测精度。

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对于包含突变数据的小样本数据，BP神经网络模型收敛速度变慢，易于过度拟合，容易进入局部最优，模型预测精度降低。 对于包含突变数据的小样本数据，BP神经网络模型的收敛速度变慢，易于过度拟合，容易进入局部最优，降低了模型的预测精度。 对于具有突变数据的小样本数据，BP神经网络模型收敛速度慢，易于过度拟合，进入局部最优，降低了模型的预测精度。

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对于含有突变数据的小样本数据，BP神经网络模型的收敛速度变慢，容易过度拟合，容易陷入局部最优，降低了模型的预测精度。 对于含有变异数据的小样本数据，BP神经网络模型的收敛速度变慢，容易过度拟合，容易陷入局部最优，降低了模型的预测精度。 对于含有突变数据的小样本数据，BP神经网络模型的收敛速度慢，容易过度拟合，陷入局部最优，降低了模型的预测精度。

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