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基于多分支残差注意力网络的多标签心律一种基于多分支残差注意力网络的多标签处理过的训练集输入到多分支残差网络中进行通过利用多分支网络和残差注意力相结合的思22.如权利要求1所述的基于多分支残差注意力网络的多标签心律失常识别方法，其特3.如权利要求1或2所述的基于多分支残差注4.如权利要求1或2所述的基于多分支残3FeR",ReR,FeR,Fconcat是合并后的特征，其中N是特征的时间步长或FSE_Basic_out＝ReLU(FSE2+FSE_Ba45.如权利要求4所述的基于多分支残差注意力网络的多标签心律失常识别方法，其特用非对称损失函数解决数据不平衡的问题，该损失函数对正负样本的不对称性进行建模，6.如权利要求1或2所述的基于多分支残差注意力5心电信号的特征，大部分深度学习方法，如传统的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络效的向量化方法并优化Transformer在心律失常分类任务中的应用，仍是当前研究中的难6[0024]FeR",ReR",FeR",Fconcat是合并后的特征，其中N是特征的时间步7将第二个全连接层生成的通道权重与输入特征逐通道相乘，从而得到优化后的输出特征。后的特征向量输入到全连接层中，输出的维度为分类的类别数，最后使用Sigmoid激活函8集的原始心电信号也可使用Physionet相关心9[0059]FeR",FeR,FeR⃞,Fconcat是合并后的特征。其中N是特征的时间步网络的特征提取能力和通道间的自适应性整个过程首先是输入FSE_Basic_in经过第一层卷经过SE模块优化的输出再次经过卷积和批归一化处理，并通过SE模块进一步增强特征表围也及于本领域的普通技术人员根据本发明构思所能想到的

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