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深度学习算法在人工智能系统中的优化与性能评估

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摘要摘要：深度学习算法在人工智能系统中的优化与性能评估一直是研究的热点。本文探讨了深度学习算法在人工智能系统中的优化方法和性能评估指标。首先，文章介绍了深度学习算法的基本原理和应用领域，然后详细讨论了当前优化算法的发展趋势，包括梯度下降、自适应学习率等。接着，我们探讨了性能评估的关键问题，包括模型的准确性、泛化能力、计算效率等指标。最后，我们总结了目前深度学习算法优化与性能评估领域的研究进展，并提出了未来研究的方向和挑战。本文的研究对于深度学习算法在人工智能系统中的进一步应用和发展具有重要的指导意义。

DOI g4q0o028zj/7980224

作者杨阳

机构地区 411224198301183820

出处《工程管理前沿》 2024年1期

关键词深度学习算法优化方法性能评估梯度下降自适应学习率

分类 [天文地球][工程地质学]

出版日期 2024年01月26日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

工程管理前沿

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