基于深度学习的自适应优化算法研究及其在大数据处理中的应用

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。（剩余5842字）