摘要
随着数据量的急剧增加,传统深度学习训练方法在效率和效果上遇到了限制,如数据异质性与非平稳性、计算资源的限制以及模型过拟合等问题。针对这些挑战,文章提出了一系列改进策略,包括动态正则化方法、资源感知的分布式处理框架以及基于元学习的学习率自适应调整机制。这些策略旨在提升模型在大数据处理中的性能和泛化能力,同时保证计算资源的高效利用。
出处
《电脑知识与技术》
2024年第32期62-64,共3页
Computer Knowledge and Technology
基金
宁夏自然基金项目“基于图神经网络的文本分类模型研究分析项目”(编号:2023AAC03358)
2021年自治区重点研发计划项目(引才专项)“粘性不可压流动问题高精度紧致差分格式”(项目号:2021BEB04053)。
