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深度学习模型的挑战及解决策略
深度学习模型在训练过程中面临着诸多挑战，这些问题包括但不限于数据稀疏、过拟合和计算效率低下等，为了解决这些问题，研究人员提出了各种应对策略，如正则化方法、Dropout技术以及迁移学习等，这些策略旨在提高模型的泛化能力和训练速度，同时减少对大规模计算资源的需求，随着算法的进步和硬件技术的发展，未来将...
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