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学习架构深度学习灵活性表达

一、深度学习架构的现状与挑战

当前深度学习技术已广泛渗透至人工智能的核心领域，从计算机视觉到自然语言处理，各类模型在工业级应用中展现出前所未有的效能。然而，随着应用场景的复杂化与多样化，传统深度学习架构逐渐暴露出固有的局限性。许多企业在实际部署过程中发现，尽管模型在特定任务上能达到较高精度，但一旦面对数据分布偏移或新任务需求时，其适应性显著下降。例如，在医疗影像分析领域，某三甲医院引入的肺部CT识别模型，在训练数据集上准确率高达95%，但当应用于不同设备采集的影像时，性能骤降至80%以下。这种现象并非个例，而是深度学习架构普遍存在的