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深度学习模型优化策略与实践：理论、方法与案例剖析.docx

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    深度学习模型优化策略与实践：理论、方法与案例剖析

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型作为其核心组成部分，在众多领域取得了令人瞩目的成果。从计算机视觉中的图像识别、目标检测，到自然语言处理中的机器翻译、文本分类，再到医疗领域的疾病诊断、药物研发，深度学习模型都展现出了强大的能力，推动了各行业的智能化变革。

    在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）的出现使机器在图像分类和内容理解上取得了重大突破，其能够自动提取图像中的特征，从简单的边缘、纹理到复杂的物体结构，让机器对图像的理解能力接近甚至超越人类水平，为自动驾驶、安防监控等应用提供了强有力的技术支持。例如，

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