基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)優(yōu)化算法研究及其在大數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

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摘要：隨著數(shù)據(jù)量的急劇增加，傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法在效率和效果上遇到了限制，如數(shù)據(jù)異質(zhì)性與非平穩(wěn)性、計(jì)算資源的限制以及模型過(guò)擬合等問(wèn)題。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，文章提出了一系列改進(jìn)策略，包括動(dòng)態(tài)正則化方法、資源感知的分布式處理框架以及基于元學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制。這些策略旨在提升模型在大數(shù)據(jù)處理中的性能和泛化能力，同時(shí)保證計(jì)算資源的高效利用。（剩余5842字）