小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

數(shù)智創(chuàng)新變革未來小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介小樣本學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法數(shù)據(jù)預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)模型評(píng)估和性能比較應(yīng)用場景和實(shí)例分析未來研究展望ContentsPage目錄頁卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型，主要用于處理圖像相關(guān)的任務(wù)，如圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積運(yùn)算，可以有效地提取圖像中的特征信息，并逐層抽象和表示圖像內(nèi)容。3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層組成，通過訓(xùn)練優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，可以提高網(wǎng)絡(luò)的性能和準(zhǔn)確率。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程可以追溯到上世紀(jì)90年代，當(dāng)時(shí)的研究者通過手工設(shè)計(jì)特征來完成圖像相關(guān)的任務(wù)。2.隨著深度學(xué)習(xí)的興起和發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為圖像處理領(lǐng)域的主流模型，不斷刷新著各項(xiàng)任務(wù)的性能記錄。3.目前，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)衍生出多種變種和改進(jìn)模型，如ResNet、DenseNet和MobileNet等，進(jìn)一步提高了網(wǎng)絡(luò)的性能和適用性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理主要包括卷積運(yùn)算和池化操作。2.卷積運(yùn)算通過滑動(dòng)窗口對(duì)圖像進(jìn)行局部特征提取，可以有效地表示圖像的空間信息和紋理信息。3.池化操作通過對(duì)局部區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總，可以進(jìn)一步抽象和表示圖像內(nèi)容，同時(shí)降低網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和優(yōu)化1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和優(yōu)化主要通過反向傳播算法和梯度下降方法來實(shí)現(xiàn)。2.通過不斷地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，最小化損失函數(shù)，可以提高網(wǎng)絡(luò)的性能和準(zhǔn)確率。3.針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和優(yōu)化，研究者提出了多種改進(jìn)方法和技巧，如批量歸一化、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和學(xué)習(xí)率調(diào)整等，進(jìn)一步提高了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率和性能表現(xiàn)。小樣本學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)小樣本學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)稀缺性1.小樣本學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)量較少，難以有效地訓(xùn)練出高性能的模型。2.數(shù)據(jù)不足會(huì)導(dǎo)致模型過擬合，降低泛化能力。3.需要采用特殊的數(shù)據(jù)增強(qiáng)和正則化技術(shù)來緩解數(shù)據(jù)稀缺性的問題。模型復(fù)雜度1.模型復(fù)雜度過高會(huì)導(dǎo)致過擬合，模型復(fù)雜度過低則可能無法取得良好的性能。2.需要選擇合適的模型結(jié)構(gòu)，以及采用適當(dāng)?shù)恼齽t化技術(shù)來控制模型復(fù)雜度。3.針對(duì)小樣本學(xué)習(xí)，需要探索更加輕量級(jí)的模型結(jié)構(gòu)。小樣本學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)類別不均衡1.小樣本學(xué)習(xí)中的類別不均衡問題更加突出，某些類別的樣本數(shù)可能非常少。2.需要采用適當(dāng)?shù)牟蓸蛹夹g(shù)和數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法來緩解類別不均衡問題。3.針對(duì)少數(shù)類別，可以采用生成模型來生成更多的樣本。特征提取1.特征提取對(duì)于小樣本學(xué)習(xí)至關(guān)重要，良好的特征可以大大提高模型的性能。2.需要采用適當(dāng)?shù)念A(yù)訓(xùn)練模型和特征提取技術(shù)來提取有效的特征。3.針對(duì)小樣本學(xué)習(xí)，需要探索更加有效的特征提取方法。小樣本學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)模型泛化能力1.小樣本學(xué)習(xí)需要模型具有較好的泛化能力，能夠在少量樣本的情況下取得良好的性能。2.需要采用適當(dāng)?shù)恼齽t化技術(shù)和數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法來提高模型的泛化能力。3.針對(duì)小樣本學(xué)習(xí)，需要探索更加有效的泛化方法。計(jì)算資源限制1.小樣本學(xué)習(xí)需要在計(jì)算資源有限的情況下進(jìn)行，需要采用高效的算法和模型。2.需要探索更加適合小樣本學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法和模型壓縮技術(shù)。3.針對(duì)計(jì)算資源限制，需要考慮模型的部署和推理效率。小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概述1.小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)模型。2.通過利用卷積層的特性，小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在少量數(shù)據(jù)的情況下取得較好的學(xué)習(xí)效果。3.該模型可以有效解決小樣本數(shù)據(jù)集上的過擬合問題，提高模型的泛化能力。小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)1.小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一般由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層組成。2.通過不同層次的特征提取和抽象，模型可以逐步學(xué)習(xí)到更加高級(jí)別的語義信息。3.在模型結(jié)構(gòu)上，可以采用一些經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如VGG、ResNet等。小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練技巧1.針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)集，可以采用一些特殊的訓(xùn)練技巧，如數(shù)據(jù)增強(qiáng)、遷移學(xué)習(xí)等，以提高模型的泛化能力。2.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，增加數(shù)據(jù)集的大小和多樣性，進(jìn)而提高模型的魯棒性。3.遷移學(xué)習(xí)可以利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型，通過微調(diào)的方式在小樣本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，從而加速模型的收斂和提高性能。小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用場景1.小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以廣泛應(yīng)用于各種需要處理小樣本數(shù)據(jù)集的場景，如醫(yī)學(xué)圖像分析、人臉識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等。2.在醫(yī)學(xué)圖像分析中，小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以幫助醫(yī)生在少量的醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)上進(jìn)行診斷，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。3.在人臉識(shí)別中，小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在少量的人臉數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的人臉識(shí)別功能。小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展趨勢(shì)1.隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將會(huì)得到更廣泛的應(yīng)用和研究。2.未來，小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將會(huì)更加注重模型的輕量化和實(shí)時(shí)性，以滿足各種實(shí)際應(yīng)用場景的需求。3.同時(shí)，隨著無監(jiān)督學(xué)習(xí)和自監(jiān)督學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將會(huì)更加注重利用無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和特征學(xué)習(xí)，進(jìn)一步提高模型的性能和應(yīng)用范圍。小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展方向1.小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型面臨著一些挑戰(zhàn)，如模型復(fù)雜度較高、訓(xùn)練時(shí)間較長、對(duì)數(shù)據(jù)集的依賴性較強(qiáng)等。2.未來，小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究將更加注重模型的可解釋性和魯棒性，以提高模型的可靠性和穩(wěn)定性。3.同時(shí)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將會(huì)與其他技術(shù)相結(jié)合，形成更加完善的人工智能系統(tǒng)，為人類社會(huì)帶來更多的福利和便利。模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法數(shù)據(jù)增強(qiáng)1.通過隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等方式擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提高模型泛化能力。2.應(yīng)用Cutout技術(shù)，隨機(jī)遮擋圖像部分區(qū)域，增強(qiáng)模型對(duì)局部特征的識(shí)別能力。3.采用Mixup技術(shù)，將不同圖像按比例混合，增加模型對(duì)異類樣本的區(qū)分度。損失函數(shù)選擇1.采用交叉熵?fù)p失函數(shù)，衡量模型預(yù)測(cè)與真實(shí)標(biāo)簽的差異。2.引入焦點(diǎn)損失函數(shù)，加大對(duì)難分類樣本的關(guān)注，提高模型整體性能。模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法優(yōu)化器選擇1.使用Adam優(yōu)化器，通過自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，加速模型收斂速度。2.嘗試使用RMSprop優(yōu)化器，緩解梯度爆炸問題，提高模型穩(wěn)定性。學(xué)習(xí)率調(diào)整1.采用學(xué)習(xí)率衰減策略，隨著訓(xùn)練輪數(shù)的增加，逐漸減小學(xué)習(xí)率，避免模型在優(yōu)化過程中的震蕩。2.使用循環(huán)學(xué)習(xí)率調(diào)度器，周期性調(diào)整學(xué)習(xí)率，幫助模型跳出局部最優(yōu)解。模型訓(xùn)練和優(yōu)化方法正則化技術(shù)1.應(yīng)用L2正則化，通過對(duì)權(quán)重參數(shù)施加懲罰項(xiàng)，防止模型過擬合。2.采用Dropout技術(shù)，隨機(jī)丟棄部分神經(jīng)元輸出，增強(qiáng)模型泛化能力。模型集成1.訓(xùn)練多個(gè)獨(dú)立模型，通過集成方法如投票或加權(quán)平均，提高模型預(yù)測(cè)性能。2.采用知識(shí)蒸餾技術(shù)，將大模型的知識(shí)遷移到小模型，提高小模型的性能。數(shù)據(jù)預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)數(shù)據(jù)預(yù)處理1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式和范圍，以便神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地處理和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征。2.數(shù)據(jù)清洗：去除噪聲、異常值和缺失數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適當(dāng)?shù)男问?，以便卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理，例如將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為像素矩陣。數(shù)據(jù)預(yù)處理是訓(xùn)練小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要步驟，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、清洗和轉(zhuǎn)換，可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地學(xué)習(xí)和提取特征。數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)1.擴(kuò)充數(shù)據(jù)集：通過增加樣本數(shù)量，提高模型的泛化能力，減少過擬合。2.數(shù)據(jù)變換：通過對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作，增加模型的魯棒性和泛化能力。3.生成新數(shù)據(jù)：利用生成模型生成新的樣本數(shù)據(jù)，以增加數(shù)據(jù)集的多樣性和提高模型的性能。數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以有效地解決小樣本數(shù)據(jù)集的問題，通過擴(kuò)充數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)變換和生成新數(shù)據(jù)等手段，可以提高模型的泛化能力和魯棒性，從而提高模型的性能。模型評(píng)估和性能比較小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評(píng)估和性能比較模型評(píng)估指標(biāo)1.準(zhǔn)確率：評(píng)估分類模型最常用的指標(biāo)，表示模型預(yù)測(cè)正確的樣本占總樣本的比例。2.召回率：評(píng)估模型找出真正正樣本的能力，表示真正正樣本中被模型預(yù)測(cè)為正的比例。3.F1分?jǐn)?shù)：綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)，用于評(píng)估模型的總體性能。模型評(píng)估是為了衡量模型的性能，通常使用準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。準(zhǔn)確率是評(píng)估分類模型最常用的指標(biāo)，表示模型預(yù)測(cè)正確的樣本占總樣本的比例。召回率用于評(píng)估模型找出真正正樣本的能力，表示真正正樣本中被模型預(yù)測(cè)為正的比例。F1分?jǐn)?shù)是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)，用于評(píng)估模型的總體性能。在模型評(píng)估過程中，需要使用適當(dāng)?shù)脑u(píng)估指標(biāo)來衡量模型的性能，并根據(jù)指標(biāo)結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。模型評(píng)估和性能比較性能比較方法1.橫向比較：比較不同模型在同一數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)。2.縱向比較：比較同一模型在不同數(shù)據(jù)集或不同參數(shù)設(shè)置下的性能表現(xiàn)。3.可視化比較：通過圖表或圖像等可視化方式展示模型性能的比較結(jié)果。性能比較是評(píng)估模型優(yōu)劣的重要手段，通過比較不同模型在同一數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)，或者比較同一模型在不同數(shù)據(jù)集或不同參數(shù)設(shè)置下的性能表現(xiàn)，可以得出模型的優(yōu)劣和適用范圍。可視化比較是一種直觀有效的性能比較方式，通過圖表或圖像等可視化方式展示模型性能的比較結(jié)果，可以更好地理解模型性能的差異和變化趨勢(shì)。在進(jìn)行性能比較時(shí)，需要選擇適當(dāng)?shù)谋容^方法和可視化方式，以便準(zhǔn)確、直觀地評(píng)估模型的性能。模型優(yōu)化策略1.參數(shù)調(diào)整：通過調(diào)整模型的參數(shù)來改善模型性能。2.數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)來提高模型的泛化能力。3.模型融合：將多個(gè)模型進(jìn)行融合以提高整體性能。模型優(yōu)化是提高模型性能的重要手段，可以通過參數(shù)調(diào)整、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型融合等多種策略來優(yōu)化模型。參數(shù)調(diào)整是通過調(diào)整模型的參數(shù)來改善模型性能，可以通過網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等算法來尋找最優(yōu)參數(shù)。數(shù)據(jù)增強(qiáng)是通過增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)來提高模型的泛化能力，可以通過數(shù)據(jù)擴(kuò)充、數(shù)據(jù)平衡等方法來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)。模型融合是將多個(gè)模型進(jìn)行融合以提高整體性能，可以通過投票、加權(quán)平均等方式進(jìn)行模型融合。在進(jìn)行模型優(yōu)化時(shí)，需要根據(jù)具體情況選擇合適的優(yōu)化策略，以提高模型的性能表現(xiàn)。模型評(píng)估和性能比較前沿技術(shù)趨勢(shì)1.深度學(xué)習(xí)：使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提高模型的性能和表現(xiàn)。2.遷移學(xué)習(xí)：利用已有知識(shí)進(jìn)行新任務(wù)的學(xué)習(xí)，提高模型的泛化能力。3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)決策策略，提高模型的決策能力。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)趨勢(shì)在模型評(píng)估和性能比較中發(fā)揮著越來越重要的作用。深度學(xué)習(xí)可以使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提高模型的性能和表現(xiàn)，在圖像、語音和自然語言處理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。遷移學(xué)習(xí)可以利用已有知識(shí)進(jìn)行新任務(wù)的學(xué)習(xí)，提高模型的泛化能力，減少對(duì)新任務(wù)數(shù)據(jù)的依賴。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)決策策略，提高模型的決策能力，在游戲、機(jī)器人控制等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。這些前沿技術(shù)趨勢(shì)的應(yīng)用，可以進(jìn)一步提高模型的性能和表現(xiàn)，推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展。應(yīng)用場景和實(shí)例分析小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景和實(shí)例分析圖像分類1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類任務(wù)中具有顯著的優(yōu)勢(shì)，尤其是在處理小樣本圖像分類問題時(shí)。通過訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)能夠提取圖像中的深層特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的精確分類。2.在醫(yī)學(xué)圖像分析中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用可以提高疾病診斷的準(zhǔn)確性，例如識(shí)別病理切片中的腫瘤細(xì)胞。3.隨著技術(shù)的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有望應(yīng)用于更多領(lǐng)域，如遙感圖像分類、安全監(jiān)控等。目標(biāo)檢測(cè)1.目標(biāo)檢測(cè)是通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖像中特定物體的任務(wù)。在處理小樣本目標(biāo)檢測(cè)問題時(shí)，網(wǎng)絡(luò)能夠利用有限的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行有效學(xué)習(xí)，提高檢測(cè)精度。2.無人駕駛技術(shù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以幫助車輛識(shí)別道路上的行人、車輛等障礙物，從而確保行駛安全。3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視頻監(jiān)控領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，如人臉識(shí)別、行為分析等。應(yīng)用場景和實(shí)例分析圖像生成1.利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等生成模型，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在小樣本情況下生成高質(zhì)量的圖像。2.圖像生成技術(shù)可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)，為解決小樣本問題提供更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。3.隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的圖像將更加逼真，具有更高的應(yīng)用價(jià)值。以上內(nèi)容僅供參考，具體內(nèi)容可以根據(jù)您的需求進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。未來研究展望小樣本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未來研究展望模型結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步優(yōu)化1.隨著計(jì)算資源的不斷提升，未來卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)將會(huì)更加復(fù)雜和精細(xì)，以提高模型的表達(dá)能力和泛化能力。2.研究人員將會(huì)更加注重模型的可解釋性和魯棒性，以提高模型的可靠性和