基本信息

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文档摘要

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开放环境下深度学习的鲁棒自适应策略与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化与智能化飞速发展的当下，开放环境成为众多系统运行与数据交互的常态。开放环境具有数据来源广泛、动态变化、分布复杂以及存在不确定性和噪声干扰等显著特点。在这样的环境中，深度学习作为人工智能领域的核心技术，虽然取得了令人瞩目的成果，但也面临着一系列严峻的挑战。

开放环境下，数据来源极为广泛，涵盖了不同设备、平台与数据源，这使得数据的格式、质量和特征分布存在很大差异。例如，在图像识别领域，不同分辨率、光照条件、拍摄角度下获取的图像数据，其特征分布变化显著。同时，开放环境中的数据处于持续的动态变化中，新的数据不断涌