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深度學(xué)習模型的挑戰及解決策略
深度學(xué)習模型在訓練過(guò)程中面臨著(zhù)諸多挑戰，這些問(wèn)題包括但不限于數據稀疏、過(guò)擬合和計算效率低下等，為了解決這些問(wèn)題，研究人員提出了各種應對策略，如正則化方法、Dropout技術(shù)以及遷移學(xué)習等，這些策略旨在提高模型的泛化能力和訓練速度，同時(shí)減少對大規模計算資源的需求，隨著(zhù)算法的進(jìn)步和硬件技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)將...
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