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深度学习模型泛化能力研究
目录
一、前言．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与动机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2.1泛化理论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2.2深度学习中的泛化挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
二、深度学习模型泛化能力概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.1泛化与过拟合基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.2深度学习泛化能力的定义与重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.3泛化能力的评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
三、影响深度学习模型泛化能力的关键因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.1数据增强策略及其效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.2模型的复杂性与结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
3.3训练方法与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.4噪声与异常数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.5正则化方法的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
四、深度学习模型泛化能力提升的策略与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
4.1数据扩增强与生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
4.2模型架构设计优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
4.2.1网络参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
4.2.2层数与层间政策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
4.3算法与训练技巧优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
4.3.1学习率调度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
4.3.2动态调整损失函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
4.4结合多种学习策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
4.5应用特定的调优与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
五、实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
5.1实验设置与数据集选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
5.2模型选择与实验过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
5.3泛化能力的量化与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
5.3.1准确性与损失曲线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
5.3.2泛化度评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
六、深度学习泛化能力的未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
6.1新技术视角下的泛化能力提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
6.2跨领域泛化能力的探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
6.3理论模型与你算法的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．86
七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87
7.1主要研究发现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90
7.2研究局限性及其社会影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92
7.3对深度学习实践者的建议．．．．．．．．．．．
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