人工智能时代下的深度学习优化方法研究
2025-07-01
随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习作为其核心支柱之一，已在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了突破性进展。然而，深度学习模型的训练过程通常面临计算资源消耗大、收敛速度慢、泛化能力不稳定等问题，因此，对深度学习优化方法的研究显得尤为重要。深度学习优化的核心目标是通过调整模型参数，使得损失函数达到最小值。传统的优化算法如随机梯度下降（SGD）及其变体在早期被广泛应用，但随着模型复杂度的增
