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《探索未来：深入人工智能学习框架的奥秘与实践》
而在这一切的背后，是一系列强大的学习框架，它们为AI的发展提供了必要的工具和平台。通过本文的深入探讨，我们不仅理解了不同AI学习框架的特点和优势，还通过实际代码示例体验了如何使用这些框架构建机器学习模型。选择正确的框架对于项目的成功至关重要，而理解这些框架的工作原理和使用场景，将使你在AI领域更加游刃有余。例如，你可以尝试增加更多的卷积层、改变卷积核的大小或数量，或者使用不同的优化器和学习率。正则化是一种防止过拟合的技术，通过在损失函数中添加额外的惩罚项来限制模型的复杂度。
——来自博客 https://blog.csdn.net/weixin_73295475/article/details/143405389
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