基于預訓練模型的深度學習算法優化研究

顧玉蓉

摘要：近年來，預訓練模型在深度學習算法中的應用越發廣泛，其具體功能愈加完善。文章首先闡述了深度學習的研究進展及其存在的問題，其次由深度學習的應用引入預訓練模型的概念、應用方式及其在深度學習算法優化中的作用，最后總結了預訓練模型存在的不足及發展前景。隨著自然語言處理技術的進一步發展，基于預訓練模型的深度學習算法的弊端得到部分消除，未來發展前景值得期待。

關鍵詞：預訓練模型；深度學習；計算機；信息時代

中圖分類號：TP39? 文獻標志碼：A

0 引言

信息時代的深度發展，促使計算機應用在各行各業深入滲透，由此形成了諸多廣泛而豐富的功能需求。在這種背景下，基于人工神經網絡的深度學習（Deep Learning，DL）算法應運而生。同時，隨著信息技術的全面發展，深度學習算法在許多新興技術中扮演著重要的角色，例如無人駕駛汽車、人臉識別、圖片識別及分類、機器翻譯、目標識別、情感識別和藝術創作等。

1 深度學習算法發展現狀

任何事物的發展都具有兩面性，深度學習算法也不例外。深度學習算法區別于傳統的機器學習，網絡層級更為復雜，需要更多的訓練樣本。盡管深度學習算法應用廣泛，功能強大，但隨著應用需求的多樣性拓展和對海量訓練樣本的操作需求，其缺陷也逐漸浮現。

1.1 只能根據既有的樣本數據學習，無法判斷數據是否正確

深度學習模仿樣本數據中的內容，對于數據正確與否無法判斷。……