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深度学习模型在锂电池极片缺陷分类中的应用优化

说明

虽然自适应深度学习模型能够在复杂任务中表现出色，但其黑箱特性使得模型的可解释性成为一大难题。在实际应用中，尤其是在对缺陷进行精确诊断时，了解模型的决策过程至关重要。未来的研究可以在提高模型性能的努力提高其可解释性，使得检测过程更加透明，并为后续的优化提供有力支持。

自适应深度学习模型是指能够根据环境、数据变化以及任务需求进行动态调整和优化的深度学习模型。在锂电池缺陷检测中，随着生产工艺的不断变化和不同批次电池的多样性，传统的深度学习模型往往难以保持高效的检测性能。而自适应深度学习模型可以通过不